论文总字数：23802字

摘 要

水面无人艇（Unmanned Surface Vessel，USV）是一种能够自主航行、控制、并完成相应任务的水面船舶。USV相对于传统的船舶，特点是体积小，无人驾驶，反应灵活迅速且续航能力强，因此广泛应用于自然灾害的监测与救助。

一方面USV具有的自主规划能力，可以根据任务需求规划合理的行进路线，并且在遇到障碍物时可以自动调整当前路线；另一方面它可以实现航迹控制，在船舶当前的路线与规划轨迹产生偏差时可自动对当前路径进行误差修正从而回到预定的路径上。本文的研究重点是USV航迹控制。由于USV本身的非线性以及不确定的运动环境，使得其控制十分复杂，所以，传统的控制方法无法满足，因此必须运用一些智能算法对其进行控制。

本文首先建立USV水平面的水动力模型，在作用点处进行泰勒级数展开，得到USV的水平面线性方程，进而推导其二阶KT方程。然后，研究了传统的PID控制方法，利用粒子群算法与遗传算法对PID控制器的参数进行优化处理，设计了USV的航迹控制器。

最后，在船舶的航迹控制上，利用之前得到的PID控制器参数值在MATLAB平台上进行相应的仿真，并验证了在不同路径上，控制系统对USV的航迹控制都可以取得了一个良好的控制效果。

关键词：USV；水平面线性方程；PID控制；粒子群算法；遗传算法；航迹控制

Design of Control System for Unmanned Surface Vessel

Abstract

Unmanned Surface Vessel (USV) is a kind of the ship, which is self-propelled, controlled, and can complete the corresponding task. Compared to the traditional ships, USV has many characteristics like small, unmanned, flexible and fast, as a result of which it is widely used in natural disaster monitoring and rescue.

On one hand, USV has the ability of autonomous planning. It can plan a reasonable route according to the needs of the task and adjust the current route when encountering an obstacle. On the other hand, USV can control the track, especially when the current path is offset from the planning path, it can automatically adjust the current path to return to the planning path. The focus of this paper is the USV track control. The control method is very complicated because of the non-linearity of the USV itself and the uncertain motion environment. Therefore, we should use some intelligent algorithms to control it instead of the traditional control method.

Firstly, the hydrodynamic model of the USV horizontal plane is established in this paper and then at the point of action, the Taylor series expansion is carried out to get the second order KT equation. Secondly, the traditional PID control method is studied and the parameters of the PID controller are optimized by using the particle swarm optimization algorithm and the genetic algorithm to design the USV track controller.

Finally, the PID controller parameter values are simulated on the MATLAB platform, and at the same time, it is verified that the control system can get a good control effect on the different paths.

Key words: USV; horizontal linear equation; PID control; particle swarm optimization; genetic algorithm; track control

目 录

第一章 绪论 1

1.1课题研究的背景以及意义 1

1.2国内外对USV航迹控制的研究现状 1

1.2.1船舶航迹运动控制器的发展过程 1

1.2.2无人艇航向控制研究现状 2

1.3相关控制方法介绍 3

1.3.1模糊控制方法 3

1.3.2专家控制 3

1.3.3 神经网络控制 3

1.3.4 滑模控制 4

第二章 无人艇模型建立 5

2.1模型建立时需用到的相关坐标系 5

2.1.1固定坐标系 5

2.1.2运动坐标系 5

2.2建立船舶在水平面运动一般方程 5

2.3船舶运动时水动力分析 7

2.3.1水动力在工作点处的泰勒展开式 7

2.3.2附加质量以及流体的惯性阻力 9

2.4船舶水平面运动线性方程 10

2.5 本章总结 11

第三章 船舶航迹控制与控制器参数整定 12

3.1 视线导向法 12

3.2 控制系统性能指标 13

3.3航向控制器 14

3.3.1 传统的PID控制器 14

3.3.2 PSO算法 15

3.3.3 GA算法 17

第四章 水面无人艇的控制器参数整定与航迹仿真 19

4.1 PID控制器参数仿真 19

4.1.1 MATLAB平台介绍 19

4.1.2 使用PSO算法进行PID参数整定 19

4.1.3 使用GA算法进行PID参数整定 22

4.2 使用PSO算法与GA算法的总结 26

4.3轨迹控制仿真 26

4.3.1 对直线形路径进行仿真 27

4.3.2 对锯齿形路径进行仿真 28

4.3.3对弓字形路径进行仿真 29

4.4实验小结 30

第五章 总结 32

第一章 绪论

1.1课题研究的背景以及意义

无人艇的制造成本低廉同时具备一定的隐身性能，使得其能够在恶劣的海洋环境里高效完成各种复杂，困难的任务。无人艇还具备远程操控和巡航等功能，一方面可以将自身组成一个军事平台，通过搭载相关的红外摄像头以及监视设备，在广阔的海面上完成侦查、巡逻以及谍报等军事任务。另一方面，无人艇本身具备的便携性以及自主跟踪和导航等功能，使得在民用方面也得到了不小的推广。例如，无人艇可以作为一种新型的并可以大范围覆盖污染区域的传感器，在油轮沉没的高污染环境中，完成对水面污染物的分类、监测以及识别，同时进行现场的采样和分析。另外，无人艇对鱼群的活动周期考察，对于海洋图版的再绘制等方面都具有重要意义。无人艇还可以通过自身搭载的GPS全球定位系统在海上船舶发生触礁，遭遇海难等特殊情况下来帮助搜救行动。

随着地表上的石油，矿石以及其他能源的不断开发，人类将自己的目光转向占据地表70%以上面积的海洋，并逐渐认识到海洋里存储着的巨大资源。海洋，凭借着其种类丰富的生物资源以及石油资源，可以说是未来解决人类能源问题的关键。如何开发和有效地开采海洋资源，对于人类的持续发展具有十分重大的意义。另一方面，随着科技的发展以及对于海洋资源的不断开发，对于新型海洋设备的需求日益增大。复杂的海洋环境和海洋气候，以及随时可能发生的海洋灾难，都严重制约着人的操作。同时，中国的海洋环境，尤其是南海地区面临着各种难题，诸如岛屿争夺，能源开发。在当代这样一个时刻强调着国家主权的完整以及突显一个国家在国际上的综合影响力的前提下，对无人艇（USV）的研究和开发，对于维护我国在解决海洋纠纷，以及未来可能会发生的海洋战争就显得尤为重要。

毫无疑问，对无人艇的研究，正逐渐成为人们的研究热点。

1.2国内外对USV航迹控制的研究现状

纵观来看，对于USV航迹运动控制的研究，可以说是“软硬结合”。一方面，早在20世纪开始，便有了对于船舶运动控制器的研究，另外一方面，随着无人化以及自动化等概念的提出，国内外的学者，便开始了对于船舶运动控制方法的探讨。

1.2.1船舶航迹运动控制器的发展过程

一般来说，船舶前往目的地的过程中，一旦偏离了预计的轨迹，就必须不断地改变自己的航速和航向，而这种变化既需要控制船舶的螺旋桨产生相应的推力，又需要船员对船舵进行掌控从而改变船舶航行时候的航向角。早期而言，在大海上航行，一般都是由船员在夜晚对星空进行观察，然后对船当前的航向以及速度进行判断，而这种方法，必须依靠人不断积累下来的经验和判断。但是随着时代的发展和进步，以及“自动化，无人化”概念的提出，未来船舶一定是仅仅依靠机械本身来实现自动航行，于是便衍生出了“自动舵”。对自动舵而言，可以归纳为三个发展阶段。

第一阶段为早期的简单的机械和以机电接触作为主要形式的自动舵。这一阶段的代表应该在20世纪50年代左右，随着数学上关于拉普拉斯变换的研究，诞生了各种控制方法。其中最著名并且最具代表性的就是也就是人们常说的PID（比例-微分-积分控制）。在50年代期间，资本主义社会对于自动舵的研究可以说是兴盛的，其最显著的特征，应该就是将电子元件和控制理论结合在一起。1952年，在西方世界就率先研究出了一种单输入单输出类型的自动舵。同样，作为最早的控制理论诞生的产品，只能实现一些简单的自动控制，并且，对于航向保持的精度并不尽如人意。但是，这种自动舵凭借自身简单的结构以及对于人们生产力的解放，极大的促进了当时船舶工业的发展。

第二阶段自动舵的显著特征是使用晶体管。这一阶段当属在前一代PID自动舵发展后的70年代，伴随着PID自动舵的推广和应用，弊端也不断显现。在正常情况下，船舶在海洋环境中运行，有着船速，海况，风浪等诸多外界条件的影响，而常规的PID自动舵在这种外界参数不断干扰下，无法对自身的模型进行相应的改变，往往会因为误差的不断积累而偏离原先的预计轨迹。这使得船舶的运营效率大打折扣，更严重的是，因为操舵频率超过极限，而使得船舶无法转向，这样会极大威胁船舶和人员的安全。人们开始意识到需要开发一种新型的控制结构来取代上一代产品。同时，伴随着电子学和控制理论的发展和研究，电磁信号开始应用到了自动舵中，并伴随着新型的控制结构，丰富的晶体管和放大器的加入，控制精度得到了极大的改善。

第三阶段，则是现在使用的微控制器数字式自动舵。在第二代自动舵的发展下，虽然船舶的控制精度得到了改善，但是因为加入了各种外来的放大器械，直接导致了船舶的重量要远超之前。这样带来的问题就是，在大型船舶要实现经济，良好的操控，就必须要对船舶本身以及外界环境有一个良好的估计。并且，船舶本身的重量在 航海过程中带来的磨损，对于船舶公司来说都是极大损坏其经济效益。同时，在70年代初发生的石油危机，使得燃油价格暴涨以及运营成本上升，这样即使第二代自动舵在精度上虽然达标，但是考虑到经济效益，这种自动舵已经逐渐无法满足人们的需求。在这种时代背景下，就有人提出了一种新型观念：将自适应理论和微机技术引入船舶控制中。这使得自动舵开始向模块化以及组合化方向发展。随着这种自适应技术的引入，极大提高了船舶控制的精度，以及减少了诸如海浪、风速等外界因素的影响。

1.2.2无人艇航向控制研究现状

国内外对于无人艇控制方法的研究可以说是十分丰富的，并且相关的论文研究也有很多。J.Menoyo等人就针对无人艇系统因为在复杂环境中的不确定性提出了适用于任何不同轨迹的自适应控制律，其可以应对变化的路径形状，并且通过遗传算法针对不同操作点进行优化，然后运用模糊逻辑控制器处理动态不确定性^[1]。Massimo等人通过自主双体船进行的海上试验讨论了USV的导航，制导和控制系统，并将其控制与GPS结合在一起，从而完成自动导航，自动加速和直线跟随等功能^[2]。John等人提出了一种新颖的路径跟踪控制器，通过设计一个PID控制器和Kalman滤波器来用于对无人艇进行一个稳定直观的调整，并且设计了一个导航组件，以及一个非线性控制器来保证对于无人艇的跟踪^[3]。

同样，国内也有许多对于USV控制方法的研究。廖煜雷等人通过将Backstepping设计法和滑模控制方法结合，提出了一种适宜于一类单输入-输出不确定非线性系统的反步自适应动态滑模控制，并且还提出了一种自适应人工鱼群算法^[4]。董早鹏对于控制方法的研究，则是基于模糊理论改进的PID控制技术、Mamdani模糊控制技术和Takagi-Sugeno模糊控制技术，并且设计了一个相应的航向控制器^[5]。葛增鲁等人设计了一种模糊自适应PID航向控制器，并且结合了模糊控制算法与常规的PID控制算法，给出了控制参数和模糊整定规则，从而实现了控制器参数的自整定^[6]。

1.3相关控制方法介绍

新世纪以来，随着“智能化以及自动化”等概念的提出，未来船舶要实现这一目标则必须与多种智能算法相结合。而船舶在复杂的海洋环境中，船舶的运动受到了许多外界环境的干扰，以及船舶模型并不能精准得出。这些等外在因素，将“智能算法”搬上了历史的舞台。

1.3.1模糊控制方法

模糊控制其实是一种非线性的控制方法。过去对自动控制器的设计基本都是先通过相应的力学和动力学上的计算得到数学模型，但是在现实生活中，外界对于系统的影响因素是十分复杂的。因此，无法得到一个精确的数学模型。而模糊控制与过去的思路不一样，不用预先在数学上对被控量进行准确的数学表达。其原理在于将精确量转化为模糊量，然后在解模糊化得到精确量。因此当被控对象很难用在数学上通过相关的公式表达出来时，模糊控制在这方面就显示出自己独有的优势。

1.3.2专家控制

专家控制（专家智能控制）中，“专家”是经验丰富的人，所以顾名思义，这种方法将理论技术与实际问题相结合，在无法得到准确信息的环境下，仿效专家的经验从而完成对于系统的控制。简单来说，专家控制在过去简单控制的基础上“聘请”一名富有经验的“老手”，完成相应的控制功能。其由“经验库”和“计算单元”共同组成主体构造，对相关的知识领域进行再重组以及再推理，从而得到相应的计划并及时地按照合适的规则进行控制输出。

1.3.3 神经网络控制

神经网络控制是指在控制系统中，引入神经网络技术，然后对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络辨识，或作为控制器进行优化推理。神经网络控制一方面具有很强的自适应性，另一方面它可以不断通过对外界环境的学习、适应来完善自己。传统的自适应控制方法需要模型先验证信息再设计方案，但是在神经网络控制中，控制器并不需要对象的详细参数信息以及数学表达，所以神经网络控制被广泛用于解决这种不确定性问题。

1.3.4 滑模控制

滑模控制在所有的智能算法中，都可以算一种“另类”的非线性控制。 如同滑动的模块般，这种方法的最大特点就是可以使系统根据相关的数据进行动态的调整，即整个系统是“运动”的。其系统可以在外界环境中根据自身的状态而采取相对应的改变，在宏观上，可以看出整体是以“滑动模态”的状态进行运动。 这种方法的优点在于，一方面对于外界环境的响应迅速，另一方面整个系统并不是死板的，在“运动”状态中，系统能够有效的将干扰降低。

第二章 无人艇模型建立

建立对象模型是实现控制的重要环节。虽然对于不需要模型的控制方法，控制系统的设计并不需要模型辅助，但是一般而言控制策略的制定需要建立相应的模型进行仿真。

2.1模型建立时需用到的相关坐标系

2.1.1固定坐标系

坐标系的建立，是用数学解决船舶运动问题的基础。如果只是单纯的对船舶在空间上的相关变量如位置、航速等随时间进行描述，可以归结为运动学问题。而研究船舶在作用力下空间以及自身的变化则可以归纳为动力学问题。并且对于动力学问题来说，参考系无法任意选择。其主要原因是力与力之间的作用规律是建立在一定的参考系——惯性参考系，也只有在这种参考系下才能使用相应的力学定律。所以，为了得到船舶的动力学定律，我们就不得不在惯性参考系下使用牛顿定律来进行推演。

如同“质点”的概念，在时空范围内发生的可以不计较相互影响的力学过程，我们通常可以选择我们生活的地球作为参考系。同理，在解决船舶的动力学问题时，如果忽略地球对于船舶的影响时，可以选取大地作为基本的参考系。

2.1.2运动坐标系

众所周知，船舶在海洋中航行时，船体本身是浸泡在海水中的，所以船体如果以一定的速度航行时，会受到海水对船舶的一个作用力，而通常无法使用固定坐标系来对这个力进行数学上的表达。因为这种海水间的相互作用是来源于船体与海水之间的相对运动，所以需要在船体上建立一类区别于固定坐标系的新型坐标系——船体坐标系。这种坐标系的最大特点不是静止不动的，这也就导致在除了船舶以一个稳定的航速行驶或者停泊外，都无法对在动力学上进行相关求解。

2.2建立船舶在水平面运动一般方程

在解决水平面的运动问题时，通常用E表示固定坐标系的原点，用G来表示船舶的重心，U表示速度向量，G_xy平面自始至终都保持水平，x 与ζ轴的夹角就是首向角ψ，作如下假设：

图1 水平面运动方程坐标系参考图

E，G保持水平并在同一个平面上，重心G的坐标为G(ζ_G,η_G,0)。 船在水平面航行， 与E，G在同一个水平面上。角速度向量Ω保持铅锤方向。船体坐标系原点选在G处，冲角。

在船体坐标系下有

（2.1）

（2.2）

同时，船在航行时候所受的合力F在平面G_xy内同时作用于自身的重心处。将其分解于ζ，η轴，并且设其分力为F_ζ，F_η 。假设，船受到的转矩T_G与水平面垂直，并且其在Eζ轴上的投影为T_ζG。

（2.3）

（2.4）

相应地，合力与转矩在船体坐标系下表示为

（2.5）

（2.6）

船体的质量为m，船体坐标系G_Z轴是重心惯量主轴。同时，船绕着G_Z轴的转动惯量为J_ZG。则可得到如下关系式：

（2.7）

（2.8）

（2.9）

将固定坐标系与船体坐标系中的合力 以船体坐标系中的变量表示。对速度向量在固定坐标系上进行求导，将所得到的 代入式（2.9）（2.10）中，并且加上限制条件，即对任意的首向角ψ都成立，则可以将式（2.11）改写并得到在船舶上建立的坐标系原点位于重心时的水平面运动方程，即：

（2.10）

而现实情况是，以船舶本身作为坐标系的原点通常不会与自身的重心重叠，那么在这种情况下，假设重心在新坐标系下的坐标为G(x_G,y_G,0)。根据刚体平面运动速度的合成定理，以及矩阵元素变换关系，将相关的变化量再重新带回（2.10），就可以得到运动坐标系原点不在重心处的水平面一般运动方程。

（2.11）

2.3船舶运动时水动力分析

2.3.1水动力在工作点处的泰勒展开式

水动力——船在水中受到的水作用力，假设船体在水平面内运动，并且其受力为船体水动力和舵水动力，忽略了螺旋桨产生的力。以符号G表示船体在纵向，横向以及偏航方向上的所受到的力的任何一个，即广义水动力。则，可以将G表示为G=G(流场特性，船体特性，船运动状态，船操纵要素)

其中流场在物理以及几何特性共同构成了流场特性。一方面，物理特性特指船舶所处环境中的水的黏度和密度，另一方面，几何特性则表示水域的宽广以及水面，水底，靠岸等方面的吃水和海浪，海风等状况。和流场相似，船体的物理特性和几何特性则构成了船体特性。一方面，其物理特性表示船体的构成，如覆盖的材料，船体材料等摩擦系数，另一方面，其几何特性则是表示船体的外形形状和大小。船的运动状态则是指船在空间范围内的航速、航向等状态量。船的操纵要素换句话说，就是主要指方向舵舵角。

在这些诸多影响因素里，除了船体特性在不计算材料在航行过程中的磨损状况下，可以认为是一个几乎不变的因素，而像流场特性和船运动状态以及船操纵要素则是随时随地可能在发生变化。所以，假设船舶的在一定时间和范围内的流场特性保持不变，即假设风浪等外界因素是一个恒定值，则可以得到水平面水动力的一般数学表达式，即

（2.12）

式（2.12）表示了一个多元函数，并且其在形式上是一个与多种因素有关的复杂函数，同时，也可以将其看做定义在七个自变量构成的超平面上的超曲面。当其中的变量确定后，则G可以表示为该曲面上的一个具体的点。当我们将函数G在某点附近进行泰勒展开时候，便可以得到在该点附近的一块超曲面形状表达问题。我们假定某一点在站开点附近有任意阶偏导和混合导数，则我们称其为工作点，并对式（2.12）进行泰勒展开，并进行相应的简化，则可以得到其泰勒展开式。

（2.13）

对于水平面运动，我们将工作点定义为：

（沿着X轴作等速直线运动）

则将工作点的参数代入式（2.13）中，并且只保留一阶项和零阶项就可以得到水动力函数的一阶近似表达式。

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