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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明提供一种基于Smith预估器和粒子群优化算法的无人船舵向PID控制器设计方法。建立无人船电动液压舵转向系统时滞模型，建立无人船船体运动模型、舵机模型、带改进Smith预估器的PID控制器模型；其中改进Smith预估器是传统Smith预估器的优化设计，可以同时对前向通路与反馈通路中的时滞进行补偿。搭建带改进Smith预估器的无人船舵向PID控制系统模型；PID控制器模型参数优化整定采用混合均值中心反向学习粒子群优化算法。针对无人船电动液压舵转向系统的前向与反馈通路双滞后特性，优化了Smith预估器结构，提高了控制系统的稳定性与动态性能，同时解决了PID控制器参数整定困难且整定参数很难达到最优的问题，可实现对高速无人船舵向的平稳控制。

主权项：1.一种基于Smith预估器和粒子群算法的无人船舵向PID控制设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：无人船建模步骤，包括船体建模、舵机建模、电动液压系统建模；船体建模步骤建立无人船船体运动模型：G1s＝K0T0s2+s；其中，K0是船舶回转性参数，T0为船舶操纵性能指数；舵机建模步骤将舵机模型表示为：G2s＝1Ts+1；其中，T为舵机系统的时间常数；电动液压系统建模步骤将电动液压系统传递函数表示为： 其中，Ns表示输出转速，Kv表示速度增益，TD表示时间常数，τ1表示时滞时间；S2：控制系统建模步骤：基于船体运动模型、舵机模型和电动液压系统传递函数，建立带改进Smith预估器的高速无人船舵向PID控制系统模型，所述PID控制系统的输入端接入控制信号，输出端包括第一支路和第二支路，第一支路顺次连接第一电动液压模型、第一时滞因子第一舵机模型和第一船体运动模型和第二时滞因子第二支路连接改进Smith预估器，所述改进Smith预估器包括顺次连接第二船体运动模型、第二舵机模型、G3s、第二时滞因子和第一时滞因子其中：G3s的输出端包括第三支路和第四支路，第三支路顺次连接第二时滞因子第一时滞因子并连接至第四支路的输出端，第三支路和第四支路汇合后连接至PID控制系统的输入端；第一船体运动模型的输出端经第二时滞因子连接至PID控制系统的输入端；所述PID控制系统的模型表示为： 其中，控制参数包括：Kp为比例系数、Ki为积分系数、Kd为微分系数；带改进Smith预估器的高速无人船舵向PID控制系统模型为： 其中Gps＝G1sG2sG3s；S3：参数优化整定步骤：采用基于混合均值中心反向学习粒子群优化算法HCOPSO整定PID控制系统的控制参数，包括：S31：初始化粒子群参数，包括学习因子C1、社会学习因子C2、惯性因子ω、评估次数M、种群规模N；将待优化的控制参数作为粒子X，并赋予初始化随机值，即粒子维度为3，位置xid为随机解，其中i＝1，2，…N，d＝1，2，3；S32：根据飞行速度公式更新种群中粒子的飞行速度：vid＝ωvid+C1random0，1Pid-xid+C2random0，1PGd-xid；根据位置公式更新种群中粒子的位置：xid＝xid+vid；其中，random0，1表示区间[0，1]上的随机数，Pid表示粒子位置xid的极值，PGd表示全局最优解的第d维，xid表示第i个粒子X的第d维粒子位置，vid表示粒子位置xid的飞行速度；S33：构造种群的第d维粒子位置均值中心MC： 其中：i＝1,2，...N，d＝1,2,3；计算粒子种群的平均适应值MVF： 根据粒子的适应值挑选种群中优于MVF的粒子，并计算挑选后粒子的第d维粒子位置偏均值中心PMC：fSwarmi＜fitenessaverageMVF； 其中fSwarmi表示第i个粒子X的适应值；比较第d维粒子位置均值中心MC与计算挑选后粒子的第d维粒子位置偏均值中心PMC，选择较小者构造更具优势的混合均值中心HMC参与种群进化；HMC＝minMC，PMC；S34：按照式对混合均值中心HMC进行反向学习，使生成的反向解参与种群进化；按照式得到更新后的控制参数全局最优解Kp、Ki、Kd；其中：feval为外部计算函数，ObjFun为目标函数，表示对混合均值中心HMC进行反向学习得到的反向解，表示混合均值中心HMC第t次迭代时第d维的位置信息，ad、bd分别为混合均值中心HMC第d维的历史最小值与历史最大值；S4：将获得的全局最优解控制参数作为无人船舵向PID控制系统参数，用于无人船舵向控制；所述船体建模的步骤包括：以无人船舵机控制指令为输入，以无人船航向为输出，得无人船运动三阶传递函数模型： 其中，δ为无人船舵角，T1，T2，T3为时间常数，K0是船舶回转性参数；对三阶传递函数模型进行简化，得无人船二阶船体模型： 基于二阶船体模型，得无人船船体运动模型，其中，δ为舵角，Ψ为方位角，是船舶回转性参数。

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百度查询： 中国海洋大学 基于Smith预估器和粒子群算法的无人船舵向PID控制设计方法