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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明涉及一种节约通信资源的动力定位船位置观测器设计方法，所述方法包括：建立动力定位船的三自由度动力学模型和运动学模型；引入采样数据系统，计算当前状态和采样状态之间的误差；基于反馈控制技术，设计离散时间输出反馈观测器；通过状态估计，提出一种离散时间动态事件触发条件来确定通信时刻，获得节约通信资源的事件触发最优控制律来实现系统的鲁棒稳定，使控制输入有界。所提出观测器设计方法，使船舶可以更稳定地保持在期望状态，使用更少的通信资源来保证观测性能，降低信号传递次数，减少了计算负担，不会产生不必要的信道占用。此外，提供最小采样时间的正下界以避免Zeno行为，即在有限的时间内出现无限次事件。

主权项：1.一种节约通信资源的动力定位船位置观测器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1动力定位船舶状态空间模型可表示为 式中，xt∈Rn是状态向量，A∈Rn×n是系统矩阵，ut∈Rm是控制输入向量，B＝gt∈Rn×m，E＝kt∈Rn×q是光滑函数矩阵，ωt∈Rq表示由未建模的动力学风、洋流和二阶波浪漂移引起的慢变环境干扰，这些干扰都包含在偏差项内；步骤2引入采样数据系统采样数据系统的输出是一系列采样状态控制器在事件触发时刻t∈[λj,λj+1]更新，定义当前状态xt和采样状态之间的事件触发误差为 在t＝λj触发条件不满足时，则触发一个事件，然后对系统状态进行采样，将事件触发误差ejt重置为0，t＝λj时，控制器基于采样状态更新，使用零阶保持器后，获得的控制序列变为连续输入信号步骤3基于事件触发机制的H∞船舶自适应模型为 构建事件触发控制率υt，使得系统3渐近稳定，且L2增益小于等于γ，具有初始状态的H∞船舶系统模型值函数为 式中，γ是规定的正常数，Q和R为对称的正定矩阵；步骤4相应的非线性Bellman方程为 式中，表示偏导数算子，控制输入是一个最小化的参与者，干扰是一个最大化的参与者此时，有唯一解u*,ω*，u*和ω*是最优控制律和最坏干扰律 步骤5设计连续时间状态观测器 式中，δt∈Rn是状态向量的估计值，y*t是δt观测的第一项，K表示观测增益，在采样器的帮助下，连续时间观测器8可表示为 步骤6新的神经网络权值调整规则，基于神经网络的值函数可以写为 式中，Wc∈RN，φt∈RN是临界神经网络的理想权重和激活函数向量，N是隐藏神经元的数量，α∈R是估计误差函数 式中，αtj+jT表示当前采样时刻tj+jT和触发时刻tj之间的估计差；步骤7动态事件触发H∞最优控制率可写为 式中，ηpT是自适应阈值参数，α0和α1为定义的大于0的常数，离散时间动态规则遵循 通过以上步骤，实现一种节约通信资源的动力定位船期望位置观测器方法设计。

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