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申请/专利权人：中国海洋大学;青岛海研电子有限公司

摘要：本发明属于无人帆船锚泊技术领域，公开了一种无人帆船的虚拟锚泊方法。该方法收集当前海域的风速风向数据和水文数据；使用定位系统确定无人帆船的初始位置；根据实时风速风向数据，执行舵动作逻辑，进行虚拟锚泊；通过模糊控制算法实时调整舵操作，使无人帆船沿预定路径航行；持续监控无人帆船的位置信息，调整模糊控制算法，以维持高精度锚泊。本发明通过精确控制舵的操作，实现在较大风速风向下的高精度锚泊。优化的控制算法减少了不必要的能耗，提高了能源利用效率。避免了传统锚泊方式中的物理损耗，降低了维护成本。能够适应多种海况，包括4级海风的恶劣工况。

主权项：1.一种无人帆船的虚拟锚泊方法，其特征在于，该方法包括：S1，数据收集：无人帆船在启动前，收集当前海域的风速风向数据和水文数据；S2，初始定位：使用定位系统确定无人帆船的初始位置；S3，舵操作：根据实时风速风向数据，执行舵动作逻辑，进行虚拟锚泊；S4，通过模糊控制算法实时调整舵操作，确保无人帆船通过模糊控制算法进行虚拟锚泊；持续监控无人帆船的初始位置信息，调整模糊控制算法调整舵角，以维持锚泊；在步骤S3中，根据实时风速风向数据，执行舵动作逻辑，进行虚拟锚泊，包括：根据获取的多维度扰动集合的到航向角，以航向角和位置信息为输入变量，通过对比知识库进行的模糊推理集，输出反模糊化得清晰输出参数，再反馈不断调整计算出舵角操作角度，通过MISO进行多输入-单输出舵角控制实现操作角度，实现虚拟锚泊；实现虚拟锚泊，包括：步骤301，采集数据计算成为输入量；步骤302，模糊控制器设计：设计模糊控制器，定义输入变量的模糊集合，构建模糊规则知识库，并实现模糊推理系统；步骤303，舵机的执行机构根据模糊控制的输出调整舵角，以响应风浪变化并维持帆船在虚拟锚泊点的稳定位置；在步骤301中，采集数据计算成为输入量，包括：1采集在航向上的速度：漂移物的初始位置为S0，经过一定时间Δt后漂移到新的位置S，根据拉格朗日粒子追踪法得： 式中，S为漂移的新位置，S0为漂移物的初始位置，t0为初始时间，t为时间，Vt为当前时刻的速度，Δα为漂移系数；波浪漂流力表述为： 式中，FW为波浪漂流力，ρ为海水密度，g为重力加速度，D为漂流物体的尺寸，Cw为波浪漂流力的作用系数，HW为波高；结合风、浪、流参数后，小船的速度表示为：Vl＝Vw+Ve+Vc式中，Vl为小船的综合速度，Vw为由风力作用产生的速度分量，风力系数是离子漂移速率与风速的比值，取值为0.05-0.5；Ve为由波浪漂流力产生的速度分量，浪系数取值为0.8-1；Vc为由潮流和环流作用产生的速度分量，流系数取值为1-1.1；2根据初始时间位置信息x1，y1和一定时间Δt后位置信息x2，y2，在笛卡尔坐标系下得出航向角表达式为： 式中，为航向角；3位置距离的表达式为： 式中，s为位置距离；在步骤302中，模糊控制器设计，包括：i模糊语言变量输入量位置距离s的隶属度函数，从0到5000米划分为5个模糊集；ii将航向角度a从0到360度划分为5个模糊集，输入量均采用三角形隶属度函数；输入量航向角度隶属度：按每45度切分360度；iii将航向速度v从0到1.5ms划分为5个模糊集；iv输出量k：从-35度到0度和0到35度米划分为5个模糊集；v控制算法，通过编写程序实现模糊控制算法，该程序在无人双体帆船的控制系统中运行；vi获得模糊关系矩阵R；在步骤303中，舵机的执行机构根据模糊控制的输出调整舵角，以响应风浪变化并维持帆船在虚拟锚泊点的稳定位置，包括：设计模糊控制系统进行模糊推理，实现舵机的执行机构根据模糊控制的输出调整舵角，模糊控制系统包括定义模糊集合、构建知识库、确定偏差e和偏差变化率ec的论域、确定语言值和隶属函数、建立模糊控制规则；所述定义模糊集合包括，对于输入参数航向角和位置距离，以及输出参数舵角，定义相应的模糊子集；所述构建知识库包括：隶属度函数、尺度变换因子和模糊空间的分级数；隶属度函数为每个模糊子集定义隶属度函数，使用高斯函数、三角形函数或梯形函数；尺度变换因子用于调整输入变量的尺度，与模糊子集的范围相匹配；模糊空间的分级数用于定义每个输入和输出变量的模糊子集的数量；确定偏差e和偏差变化率ec的论域，包括：偏差e和偏差变化率ec用于表示当前状态与期望状态之间的差异及其变化；所述模糊控制规则包括：如果A是VS并且P是VN，则R是VH；如果A是S并且P是N，则R是H；如果A是M并且P是M，则R是M；如果A是L并且P是F，则R是L；如果A是VL并且P是VF，则R是N。

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