本發(fā)明涉及的是一種無人艇控制方法，具體地說是一種無人艇自主區(qū)域保持的仿人智能控制方法。

背景技術(shù)：

噴水推進(jìn)水面無人艇(USV)是一種能夠在實(shí)際海洋環(huán)境下安全自主航行，并完成各種任務(wù)的海上智能運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，可搭載傳感器、通訊裝置，結(jié)合噴水推進(jìn)器的優(yōu)點(diǎn)其具有隱身性好、操縱靈活、自動(dòng)駕駛等特點(diǎn)，適合在各種惡劣環(huán)境下，執(zhí)行探測研究、淺水測繪、海洋搜救和海洋學(xué)研究等任務(wù)，無人員傷亡的危險(xiǎn)。無人艇系統(tǒng)是欠驅(qū)動(dòng)的、大擾動(dòng)的、快變的、多輸入多輸出的非線性耦合系統(tǒng)。對于欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由于缺少橫向驅(qū)動(dòng)力，其不能實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)定位功能，也很難實(shí)現(xiàn)動(dòng)力定位功能，但無人艇的實(shí)際任務(wù)要求中需要涉及區(qū)域保持功能，如無人艇的區(qū)域海洋搜救和勘測、區(qū)域采樣和監(jiān)測、港口巡邏等。因此，進(jìn)行無人艇自主區(qū)域保持控制技術(shù)的研究很有意義。而自主區(qū)域保持方法都是在動(dòng)力定位的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，主要的應(yīng)用對象是具有多個(gè)推進(jìn)裝置的大型船舶，并沒有用于單推進(jìn)裝置的小型無人艇上的自主區(qū)域保持方法。因此在國內(nèi)外的公開文獻(xiàn)中，未見有無人艇自主區(qū)域保持控制方法的相關(guān)報(bào)道。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種能保證無人艇不管怎么運(yùn)動(dòng)都不會(huì)駛離規(guī)定區(qū)域的噴水推進(jìn)無人艇自主區(qū)域保持的仿人智能控制方法。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：對控制邊界的位姿傳感器測得的參數(shù)進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)的分析與計(jì)算，并將數(shù)據(jù)信息傳遞給區(qū)域保持判斷系統(tǒng)\根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算值和實(shí)際值比較判斷是否進(jìn)行區(qū)域保持，如果需要進(jìn)行區(qū)域保持則對欠驅(qū)動(dòng)噴水推進(jìn)無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持停止位置軌跡方程的偏差方程進(jìn)行求解，并將數(shù)據(jù)信息傳遞給仿人智能控制器，仿人智能控制器根據(jù)被調(diào)量、偏差以及偏差的變化趨勢確定區(qū)域保持控制策略并通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)施。

本發(fā)明還可以包括：

1、所述關(guān)鍵參數(shù)的分析與計(jì)算具體包括：

(1)航跡是否在區(qū)域保持的區(qū)域內(nèi)，即區(qū)域中心O至無人艇航跡的距離的最大值r_max，計(jì)算公式為：

其中，(X_O,Y_O)為區(qū)域中心O的坐標(biāo)，(X,Y)為無人艇運(yùn)動(dòng)航跡坐標(biāo)，

(2)極限運(yùn)動(dòng)距離k，即無人艇采取控制措施的極限范圍r′_max，計(jì)算公式為：

其中，R為區(qū)域半徑，δ為干擾力作用的方向角，

(3)推進(jìn)裝置復(fù)位角θ_F，即當(dāng)艏向角ψ等于復(fù)位角時(shí)推進(jìn)裝置復(fù)位，計(jì)算公式為：

R′為內(nèi)圓半徑，

(4)推進(jìn)裝置停止位置，如果海況未知時(shí)將O作為停止位置，如果海況已知且為四級(jí)海況及以下時(shí)則將O′作為停止位置，

其中O′為干擾力方向過圓心且與內(nèi)圓交點(diǎn)。

2、所述對欠驅(qū)動(dòng)噴水推進(jìn)無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持停止位置軌跡方程的偏差方程進(jìn)行求解具體包括：

無人艇水平面3自由度的運(yùn)動(dòng)方程為：

其中，η＝[x,y,ψ]^T、υ^T＝[u,v,r]、τ＝[τ₁,0,τ₃]^T分別為位置、速度和推進(jìn)力，τ₁和τ₃分別為水面無人艇的縱向推進(jìn)力和轉(zhuǎn)艏力矩，m₁₁,m₂₂,m₃₃為包含附加質(zhì)量的系統(tǒng)慣性矩陣參數(shù)，d_u,d_v,d_r為環(huán)境干擾，其余為水動(dòng)力系數(shù)；

區(qū)域保持停止位置的參考軌跡(x_d,y_d,ψ_d,u_d,v_d,r_d)和參考控制輸入(τ_1d,τ_3d)滿足

對無人艇水平面3自由度的運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行微分同胚變換，令

z₁＝xcosψ-ysinψ

z₃＝ψ

z₅＝v

z₆＝r

和控制輸入變換

整理后新的狀態(tài)方程為

同理求得區(qū)域保持控制邊界參考軌跡的微分同胚變換方程定義偏差

e＝[e₁,e₂,e₃,e₄,e₅,e₆]^T＝[z₁-z_1d,z₂-z_2d,z₃-z_3d,z₄-z_4d,z₅-z_5d,z₆-z_6d]^T

則

由下式消去z₁,z₂,z₃,z₄,z₅,z₆，

z₄z₆-z_4dz_6d

＝z₄z₆-z₄z_6d+z₄z_6d-z_4dz_6d

＝z₄e₆-z_4de₆+z_4de₆+z_6de₄

＝e₄e₆+z_4de₆+z_6de₄

得偏差方程

其中，

3、所述判斷是否需要進(jìn)行區(qū)域保持具體包括：當(dāng)r≤r_max時(shí)，不需要啟動(dòng)區(qū)域保持；當(dāng)r_max＜r≤r′_max零時(shí)，啟動(dòng)區(qū)域保持；當(dāng)r＞r′_max時(shí)，區(qū)域保持失敗。

4、所述確定區(qū)域保持控制策略具體包括：

仿人智能積分算法如下：

其中，u為控制量，e為偏差，為偏差導(dǎo)數(shù)，K_p為比例增益，K_i為積分增益，K_d為微分增益；

(1)、運(yùn)行控制級(jí)

理想誤差目標(biāo)軌跡為為偏差和偏差變化率的閾值,，無人艇運(yùn)行控制級(jí)的特征基元集合為：Q₁＝{q₁,q₂,q₃,q₄,q₅,q₆,q₇}，

其中：

無人艇運(yùn)行控制級(jí)的模型為Φ₁＝{φ₁₁,φ₁₂,φ₁₃,φ₁₄,φ₁₅,φ₁₆,φ₁₇,φ₁₈,φ₁₉,φ₁₁₀}

其中：

無人艇運(yùn)行控制級(jí)的控制模態(tài)級(jí)Ψ₁＝{ψ₁₁，ψ₁₂，ψ₁₃，ψ₁₄，ψ₁₅，ψ₁₆}

其中：

式中符號(hào)u_n,u_n-1控制器的第n，n-1次輸出；U_max控制器輸出的最大值；e_n,控制系統(tǒng)第n次的偏差、偏差變化率；e_mi控制系統(tǒng)偏差的第i次極值；K_p,K_d,K_i,S_p,k控制器的比例系數(shù)、微分系數(shù)、積分系數(shù)、比例系數(shù)的符號(hào)、增益抑制因子；

無人艇運(yùn)行控制級(jí)的推理規(guī)則集Ω₁＝{ω₁₁,ω₁₂,ω₁₃,ω₁₄,ω₁₅,ω₁₆}

其中：

(2)、參數(shù)校正級(jí)

無人艇參數(shù)校正級(jí)的特征基元集合Q₂＝{q₁,q₂,q₃,q₄,q₅,q₆,q₇,q₈,q₉}

其中：

無人艇參數(shù)校正級(jí)的特征模型Φ₂＝{Φ₂₁，Φ₂₂}，

其中Φ₂₁＝{φ₂₁₂，φ₂₁₄₁，φ₂₁₅，φ₂₁₇₁，φ₂₁₇₂，φ₂₁₈}為2、4象限的特征模型，

Φ₂₂＝{φ₂₂₁₀₁，φ₂₂₁₀₂，φ₂₂₁₀₃，φ₂₂₁₀₄}為1、3象限的特征模型，式中：

無人艇參數(shù)校正級(jí)的決策模態(tài)級(jí)Ψ₂＝{Ψ₂₁，Ψ₂₂}，其中：Ψ₂₁＝{ψ_21i},i＝2,41,5,71,72,8Ψ₂₂＝{ψ_22i},i＝101,102,103,104式中：

ψ₂₁₂＝{K_d＝K_d+k_d1} ψ₂₁₄₁＝{K_p＝K_p+k_p1}

ψ₂₁₅＝{K_p＝K_p-k_p1} ψ₂₁₇₁＝{K_d＝K_d+k_d1,S_p＝-1}

ψ₂₁₇₂＝{K_d＝K_d+k_d1,K_p＝K_p-k_p1} ψ₂₁₈＝{K_d＝K_d+k_d1}

ψ₂₂₁₀₁＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p-k_p2} ψ₂₂₁₀₂＝{K_p＝K_p+k_p2}

ψ₂₂₁₀₃＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p+k_p2} ψ₂₂₁₀₄＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p-k_p2}

式中的符號(hào)意義如下：k_p1,k_d1,k_p2,k_d2：2、4象限的比例或微分的增加或減小系數(shù)，l、3象限的或微分的增加或減小系數(shù)，

無人艇參數(shù)校正級(jí)的推理規(guī)則集Ω₂＝{Ω₂₁,Ω₂₂}，其中：Ω₂₁＝{ω_21i},i＝2,41,5,71,72,8，Ω₂₂＝{ω_22i},i＝101,102,103,104，

式中：

(3)、任務(wù)適應(yīng)級(jí)

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的特征模型Φ₃＝{φ₃₁,φ₃₂}，其中：φ₃₁為輸入歸一化的控制特征模型，φ₃₂為輸出反歸一化的控制特征模型；

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的控制模態(tài)集Ψ₃＝{ψ₃₁,ψ₃₂}，其中：

ψ₃₂＝{u_n＝U_max·u_n,0,if|u_n,0|＞1thenu_n,0＝sgn(u_n,0)}，式中的符號(hào)意義如下:

e_n,0,偏差和偏差變化率歸一化的輸入；e_n,控制系統(tǒng)的偏差和偏差變化率；D_max,V_max：被控制量的最大牽引距離，被控制量的最大牽引速度；u_n,u_n,0,U_max：實(shí)際控制器的輸出，歸一化的控制器輸出，控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的最大輸入；

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的推理規(guī)則集Ω₃＝{ω₃₁,ω₃₂}，其中：

本發(fā)明提供了一種USV自主區(qū)域保持的仿人智能控制方法，主要是通過區(qū)域保持關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算數(shù)據(jù)，判斷是否進(jìn)行區(qū)域保持，如果需要進(jìn)行區(qū)域保持則求解無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持停止位置軌跡方程的偏差方程，再將數(shù)據(jù)信息傳遞給仿人智能控制器，進(jìn)而采用仿人智能控制算法對無人艇的推進(jìn)裝置進(jìn)行控制，保證無人艇不管怎么運(yùn)動(dòng)，都不會(huì)駛離規(guī)定區(qū)域。

區(qū)域大小由任務(wù)需要而定，在區(qū)域內(nèi)規(guī)定一個(gè)范圍(稱控制邊界)，在該范圍內(nèi)，推進(jìn)器不輸出功率，艏向也不保持，只有達(dá)到或接近控制邊界時(shí)推進(jìn)器才工作。因此影響無人艇自主區(qū)域保持效果的主要因素為：無人艇航跡位置信息x、y、ψ分別為縱向坐標(biāo)、橫向坐標(biāo)和艏向角；關(guān)鍵參數(shù)如區(qū)域中心O至無人艇航跡的距離的最大值r_max，極限運(yùn)動(dòng)距離k,極限范圍r′_max，復(fù)位角θ_F，推進(jìn)裝置停止位置等。

本發(fā)明包括以下有益效果：

1、本發(fā)明可以做到穩(wěn)定性、快速性和準(zhǔn)確性的兼顧，在線特征辨識(shí)和特征記憶能夠隨時(shí)根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前所處的特征區(qū)間，相應(yīng)采用不同的控制模態(tài)，這種多模態(tài)控制既考慮了穩(wěn)定性，又兼顧了快速性和準(zhǔn)確性的要求；

2、本發(fā)明有較強(qiáng)的魯棒性，仿人智能控制器設(shè)計(jì)對對象特性相當(dāng)程度的改變都不敏感，可以較好的適應(yīng)被控系統(tǒng)模型參數(shù)的改變，對于風(fēng)浪流等外界干擾，通過對誤差進(jìn)行有選擇的積分，最大限度的減小外界干擾；

3、本發(fā)明能對付難控的對象，如很難用固定的、近似的數(shù)學(xué)模型來描述的強(qiáng)非線性和不確定的系統(tǒng)等，被控對象難度越大，越能體現(xiàn)出仿人智能控制的優(yōu)越性。

附圖說明

圖1為USV區(qū)域保持結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為USV區(qū)域保持關(guān)鍵參數(shù)示意圖；

圖3為USV區(qū)域保持算流程圖；

圖4為仿人智能控制二階生產(chǎn)式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；

圖5為仿人智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；

圖6為運(yùn)行控制級(jí)的特征模型；

圖7為參數(shù)校正級(jí)的特征模型。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖舉例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

本發(fā)明的USV自主區(qū)域保持的仿人智能控制方法主要包括：

步驟一、關(guān)鍵參數(shù)的分析與計(jì)算，包括：推進(jìn)裝置啟動(dòng)位置、極限運(yùn)動(dòng)距離、推進(jìn)裝置復(fù)位角、推進(jìn)裝置停止位置，并將數(shù)據(jù)信息傳遞給區(qū)域保持判斷系統(tǒng)；

在海況已知情況下，根據(jù)作用力求解無人艇運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，從而對區(qū)域保持參數(shù)進(jìn)行求解；在海況未知情況下，通過現(xiàn)有的一段時(shí)間的位置信息利用參數(shù)估計(jì)的方法反解力和力矩，最后根據(jù)作用力求解無人艇運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，從而對區(qū)域保持參數(shù)進(jìn)行求解；

步驟二、區(qū)域保持判斷系統(tǒng)根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算值和實(shí)際值比較，判斷是否需要進(jìn)行區(qū)域保持；

步驟三、如果需要進(jìn)行區(qū)域保持則求解無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持停止位置軌跡方程的偏差方程，再將數(shù)據(jù)信息傳遞給仿人智能控制器；

步驟四、基于仿人智能算法的控制器根據(jù)被調(diào)量、偏差以及偏差的變化趨勢確定區(qū)域保持控制策略并通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)有效實(shí)施。

步驟一的區(qū)域保持關(guān)鍵參數(shù)的分析及計(jì)算，如圖2所示：

航跡是否在區(qū)域保持的區(qū)域內(nèi)，即區(qū)域中心O至無人艇航跡的距離的最大值r_max。計(jì)算公式如下：

其中，(X_O,Y_O)為區(qū)域中心O的坐標(biāo)，(X,Y)為無人艇運(yùn)動(dòng)航跡坐標(biāo)。

極限運(yùn)動(dòng)距離k，即無人艇采取控制措施的極限范圍r′_max。計(jì)算公式如下：

其中，R為區(qū)域半徑，δ為干擾力作用的方向角。

推進(jìn)裝置復(fù)位角θ_F，即當(dāng)艏向角ψ等于復(fù)位角時(shí)推進(jìn)裝置復(fù)位。計(jì)算公式如下：

推進(jìn)裝置停止位置，如果海況未知時(shí)將O作為停止位置，如果海況已知且為四級(jí)海況及以下時(shí)將O’作為停止位置。監(jiān)測無人艇位置并計(jì)算其與規(guī)定區(qū)域中心之間的角度ψ，當(dāng)ψ大于預(yù)定停止位置與區(qū)域中心之間的角度ψ_t時(shí)，無人艇即可停止運(yùn)動(dòng)。

其中，R′為內(nèi)圓半徑，O′為干擾力方向過圓心且與內(nèi)圓交點(diǎn)。

步驟三中無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持停止位置軌跡方程的偏差方程的求解，首先無人艇水平面3自由度的運(yùn)動(dòng)方程為：

其中，η＝[x,y,ψ]^T，υ^T＝[u,v,r]，τ＝[τ₁,0,τ₃]^T，分別為位置、速度和推進(jìn)力，τ₁和τ₃分別為水面無人艇的縱向推進(jìn)力和轉(zhuǎn)艏力矩，m₁₁,m₂₂,m₃₃為包含附加質(zhì)量的系統(tǒng)慣性矩陣參數(shù)，d_u,d_v,d_r為環(huán)境干擾，其余為水動(dòng)力系數(shù)。

在步驟一區(qū)域保持關(guān)鍵參數(shù)的前提下，啟動(dòng)區(qū)域保持控制邊界的參考軌跡(x_d,y_d,ψ_d,u_d,v_d,r_d)和參考控制輸入(τ_1d,τ_3d)滿足

對無人艇水平面3自由度的運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行微分同胚變換，令

z₁＝xcosψ-ysinψ

z₃＝ψ

z₅＝v

z₆＝r

和控制輸入變換

則整理后新的狀態(tài)方程為

同理也可求得區(qū)域保持控制邊界參考軌跡的微分同胚變換方程定義偏差

e＝[e₁,e₂,e₃,e₄,e₅,e₆]^T＝[z₁-z_1d,z₂-z_2d,z₃-z_3d,z₄-z_4d,z₅-z_5d,z₆-z_6d]^T

則

由下式可消去z₁,z₂,z₃,z₄,z₅,z₆，

z₄z₆-z_4dz_6d

＝z₄z₆-z₄z_6d+z₄z_6d-z_4dz_6d

＝z₄e₆-z_4de₆+z_4de₆+z_6de₄

＝e₄e₆+z_4de₆+z_6de₄

得偏差方程

其中，

步驟二中區(qū)域保持判斷系統(tǒng)根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算值和實(shí)際值比較，判斷無人艇是否進(jìn)行區(qū)域保持控制，當(dāng)r≤r_max時(shí)，不需要啟動(dòng)區(qū)域保持；當(dāng)r_max＜r≤r′_max零時(shí)，啟動(dòng)區(qū)域保持；當(dāng)r＞r′_max時(shí)，區(qū)域保持失敗。；

步驟四中所述仿人智能控制器根據(jù)無人艇運(yùn)動(dòng)方程與區(qū)域保持控制邊界軌跡方程的偏差制定出區(qū)域保持策略的過程為：如圖4、5所示，其中圖4為仿人智能控制二階生產(chǎn)式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，圖5為仿人智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，

仿人智能積分算法如下：

其中，u為控制量，e為偏差，為偏差導(dǎo)數(shù)，K_p為比例增益，K_i為積分增益，K_d為微分增益。

1、運(yùn)行控制級(jí)

仿人智能控制是通過對被控量偏差和偏差變化率進(jìn)行監(jiān)測和判斷系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程，不同的動(dòng)態(tài)過程采取不同控制算法。根據(jù)對被控量偏差和偏差變化率的大小可以劃分誤差相平面以便于對動(dòng)態(tài)的控制過程進(jìn)行可視化分析。

結(jié)合圖6，帶箭頭的點(diǎn)劃線所示軌跡為理想誤差目標(biāo)軌跡為偏差和偏差變化率的閾值,無人艇運(yùn)行控制級(jí)的特征基元集合：Q₁＝{q₁,q₂,q₃,q₄,q₅,q₆,q₇}

其中：仿人智能控制策略分析：

①在控制的初始階段，偏差很大時(shí)，對應(yīng)區(qū)域1，采取盡可能大的控制作用，如采用磅-磅模態(tài)控制，以激發(fā)出偏差變化速度，提高控制系統(tǒng)的收斂速度；

②在偏差減小過程中,若偏差變化速度小于預(yù)定的速度時(shí),對應(yīng)區(qū)域4、5，采取比例模態(tài)控制，用以提高偏差變化速度，使偏差較快減??；

③在偏差減小過程中，若偏差變化速度大于預(yù)定的速度時(shí)，對應(yīng)區(qū)域2、7、8，在比例模態(tài)的基礎(chǔ)上，引入微分模態(tài)，形成比例加微分的控制模式，用以壓低偏差變化速度，避免超調(diào)的出現(xiàn)；

④在偏差和偏差變化率均滿足要求(誤差變化速度在預(yù)定的速度范圍內(nèi))時(shí)，對應(yīng)區(qū)域3、6，則采取保持模態(tài)控制，開環(huán)觀察保持，以靜觀其變；

⑤在偏差增大過程中(出現(xiàn)超調(diào))，對應(yīng)區(qū)域10，為了抑制偏差的增大，采用比例加微分和積分的控制模式，使偏差盡快回頭；

⑥在偏差和偏差變化率均很小時(shí)(在給定的穩(wěn)態(tài)誤差要求范圍之內(nèi)),對應(yīng)區(qū)域9，采取保持模態(tài)控制，可使之自行衰減達(dá)到平衡；對于存在外界環(huán)境干擾的系統(tǒng),可以采取極值采樣保持模態(tài)控制，以減小穩(wěn)態(tài)誤差或提高抗干擾能力。

無人艇運(yùn)行控制級(jí)的模型Φ₁＝{φ₁₁,φ₁₂,φ₁₃,φ₁₄,φ₁₅,φ₁₆,φ₁₇,φ₁₈,φ₁₉,φ₁₁₀}

其中：

無人艇運(yùn)動(dòng)控制級(jí)的控制模態(tài)級(jí)Ψ₁＝{ψ₁₁，ψ₁₂，ψ₁₃，ψ₁₄，ψ₁₅，ψ₁₆}

其中：

式中符號(hào)u_n,u_n-1控制器的第n，n-1次輸出；U_max控制器輸出的最大值；e_n,控制系統(tǒng)第n次的偏差、偏差變化率；e_mi控制系統(tǒng)偏差的第i次極值；K_p,K_d,K_i,S_p,k控制器的比例系數(shù)、微分系數(shù)、積分系數(shù)、比例系數(shù)的符號(hào)、增益抑制因子。

無人艇運(yùn)動(dòng)控制級(jí)的推理規(guī)則集Ω₁＝{ω₁₁,ω₁₂,ω₁₃,ω₁₄,ω₁₅,ω₁₆}

其中：

2、參數(shù)校正級(jí)

在仿人智能控制器初始模型確定之后就是調(diào)整閥值和參數(shù)，找出這個(gè)具體對象的理想相軌跡并加以實(shí)現(xiàn)。結(jié)合圖7，無人艇參數(shù)校正級(jí)的特征基元集合Q₂＝{q₁,q₂,q₃,q₄,q₅,q₆,q₇,q₈,q₉}

其中：

根據(jù)仿人智能控制的思想：偏差變化率比較大時(shí)應(yīng)加大微分作用減弱比例作用，偏差變化速度小而偏差較大時(shí)應(yīng)減弱微分作用，加大比例作用。對于各區(qū)域的參數(shù)校正采取如下措施：

區(qū)域1：磅-磅控制不需要參數(shù)校正；

區(qū)域2：超過偏差變化率的限制，應(yīng)通過參數(shù)校正,應(yīng)增加微分作用；

區(qū)域3、6、9：系統(tǒng)工作在理想狀態(tài)，不需要參數(shù)校正，采用參數(shù)保持模式；

區(qū)域41：偏差變化率很小，而偏差較大，通過參數(shù)校正，增加比例作用；

區(qū)域42：偏差變化率較理想，不需要參數(shù)校正，采用參數(shù)保持模式；

區(qū)域5：有較小的偏差，但偏差變化率進(jìn)入穩(wěn)態(tài)要求，通過參數(shù)校正，減弱比例作用；

區(qū)域71：偏差已進(jìn)入穩(wěn)態(tài)要求，而偏差變化率較大，通過參數(shù)校正，增加微分作用并引入正反饋，形成較強(qiáng)的微分加正反饋的控制模式；

區(qū)域72：偏差變化率較大，應(yīng)通過參數(shù)校正，增加微分作用并減弱比例作用；

區(qū)域8：偏差已進(jìn)入穩(wěn)態(tài)要求，但還有較小的偏差變化率，通過參數(shù)校正，增加微分作用；

區(qū)域101：已出現(xiàn)超調(diào)，偏差較大而偏差變化速度較小，通過參數(shù)校正，稍微增大比例作用和減小微分作用；

區(qū)域102：超調(diào)已很小，偏差變化速度也很小，但仍未進(jìn)入穩(wěn)態(tài)要求，微增加比例作用；

區(qū)域103：超調(diào)較大，偏差變化速度也較大，通過參數(shù)校正，稍微加大微分作用和比例作用；

區(qū)域104：超調(diào)已較小，但偏差變化速度仍較大，通過參數(shù)校正，增強(qiáng)微分作用，稍減弱比例作用。

無人艇參數(shù)校正級(jí)的特征模型Φ₂＝{Φ₂₁，Φ₂₂}，

其中Φ₂₁＝{φ₂₁₂，φ₂₁₄₁，φ₂₁₅，φ₂₁₇₁，φ₂₁₇₂，φ₂₁₈}為2、4象限的特征模型，

Φ₂₂＝{φ₂₂₁₀₁，φ₂₂₁₀₂，φ₂₂₁₀₃，φ₂₂₁₀₄}為1、3象限的特征模型。式中：

無人艇參數(shù)校正級(jí)的決策模態(tài)級(jí)Ψ₂＝{Ψ₂₁，Ψ₂₂}，其中：Ψ₂₁＝{ψ_21i},i＝2,41,5,71,72,8Ψ₂₂＝{ψ_22i},i＝101,102,103,104式中：

ψ₂₁₂＝{K_d＝K_d+k_d1} ψ₂₁₄₁＝{K_p＝K_p+k_p1}

ψ₂₁₅＝{K_p＝K_p-k_p1} ψ₂₁₇₁＝{K_d＝K_d+k_d1,S_p＝-1}

ψ₂₁₇₂＝{K_d＝K_d+k_d1,K_p＝K_p-k_p1} ψ₂₁₈＝{K_d＝K_d+k_d1}

ψ₂₂₁₀₁＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p-k_p2} ψ₂₂₁₀₂＝{K_p＝K_p+k_p2}

ψ₂₂₁₀₃＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p+k_p2} ψ₂₂₁₀₄＝{K_d＝K_d+k_d2,K_p＝K_p-k_p2}

式中的符號(hào)意義如下：k_p1,k_d1,k_p2,k_d2：2、4象限的比例或微分的增加或減小系數(shù)，l、3象限的或微分的增加或減小系數(shù)。

無人艇參數(shù)校正級(jí)的推理規(guī)則集Ω₂＝{Ω₂₁,Ω₂₂}，其中：Ω₂₁＝{ω_21i},i＝2,41,5,71,72,8，Ω₂₂＝{ω_22i},i＝101,102,103,104。

式中：

3、任務(wù)適應(yīng)級(jí)

根據(jù)不同的控制系統(tǒng)，不同的任務(wù)，對運(yùn)行控制級(jí)和參數(shù)校正級(jí)的所有參數(shù)及閉值進(jìn)行置入和修改，對控制器的輸入值(偏差和偏差的變化率)進(jìn)行歸一化以及對控制器的輸出值進(jìn)行反歸一化，對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行監(jiān)控等操作。

首先，根據(jù)控制系統(tǒng)參數(shù)對控制器的輸入值(偏差和偏差的變化率)進(jìn)行歸一化；然后，通過參數(shù)校正級(jí)和運(yùn)行控制級(jí)的計(jì)算，得到歸一化的控制輸出；最后，對歸一化的控制輸出值控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行反歸一化，得到實(shí)際控制輸出值。

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的特征模型Φ₃＝{φ₃₁,φ₃₂}，其中：φ₃₁為輸入歸一化的控制特征模型，φ₃₂為輸出反歸一化的控制特征模型。

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的控制模態(tài)集Ψ₃＝{ψ₃₁,ψ₃₂}，其中：

ψ₃₂＝{u_n＝U_max·u_n,0,if|u_n,0|＞1thenu_n,0＝sgn(u_n,0)}。式中的符號(hào)意義如下:

e_n,0,偏差和偏差變化率歸一化的輸入；e_n,控制系統(tǒng)的偏差和偏差變化率；D_max,V_max：被控制量的最大牽引距離，被控制量的最大牽引速度；u_n,u_n,0,U_max：實(shí)際控制器的輸出，歸一化的控制器輸出，控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的最大輸入。

無人艇任務(wù)適應(yīng)級(jí)的推理規(guī)則集Ω₃＝{ω₃₁,ω₃₂}，其中：

本控制方法實(shí)現(xiàn)了發(fā)明效果，無人艇在區(qū)域海洋搜救和勘測行駛過程中，通過各模塊相互之間的協(xié)作，使無人艇在航行過程中能自主進(jìn)行區(qū)域保持，順利完成預(yù)定任務(wù)。