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鲁东大学学报(自然科学版)2026年第42卷第1期刊载的无人水面船舶机动性控制研究
作者及机构
本研究由烟台大学数学与信息科学学院的姜国庆和张会(通信作者)合作完成。张会副教授为硕士研究生导师,研究方向为随机切换控制、非线性自适应控制及机电系统控制。研究获得国家自然科学基金(62073275)资助,于2025年5月7日收稿,2025年8月10日修回,2026年正式发表。
学术背景
本研究聚焦于无人水面船舶(Unmanned Surface Vessel, USV)系统在**有色噪声(colored noise)干扰下的机动性控制(maneuvering control)**问题。随着深海探索和海洋运输业的发展,USV的控制成为研究热点,但其强非线性、强耦合性及海洋环境随机扰动(如风浪)给控制带来挑战。传统控制方法(如PID、滑模控制)多针对确定性环境设计,而实际海洋扰动具有有色噪声特性(平均功率有限,区别于白噪声)。因此,本研究旨在解决以下科学问题:
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如何在有色噪声干扰下实现USV的几何任务(路径跟踪)与动态任务(速度分配);
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如何通过控制设计使系统具备二阶矩噪声到状态稳定性(second-moment noise-to-state stability);
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如何通过参数调节缩小跟踪误差邻域半径。
研究流程与方法
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问题建模与目标定义
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研究对象:全驱动USV系统(式1),包含惯性坐标系位移向量q(t)和体坐标系速度向量v(t),受有色噪声**ξ(t)**干扰。
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控制目标:设计控制输入τ(t),使系统满足:
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几何任务:输出q(t)收敛至参考路径q_r(σ(t)),二阶矩误差极限为可调参数ρ₁;
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动态任务:路径速度σ̇(t)跟踪期望速度v_s(σ(t),t),误差极限为ρ₂。
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控制器设计
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耦合项噪声分离技术:利用Young不等式解耦噪声与状态变量,避免噪声直接进入控制器(注2)。
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向量反推(vector backstepping)技术:分三步设计控制器:
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路径误差处理:定义误差s₁=q(t)-q_r(σ(t)),设计镇定函数α(式5),使李雅普诺夫函数V₁导数负定;
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速度误差处理:定义误差s₂=v(t)-α,通过李雅普诺夫函数V₂(式7)设计控制器τ(t)(式12),包含惯性矩阵m、科里奥利力矩阵**c(v)及阻尼矩阵d(v)**的补偿项;
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速度分配误差处理:引入滤波梯度更新律(式14),调节速度误差w_s=v_s(σ(t),t)-σ̇(t)。
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稳定性证明
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通过引理1(二阶矩稳定性判据)证明闭环系统(式16)的全局解存在性及噪声到状态稳定性。
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利用Markov不等式和期望运算(引理2)证明所有信号依概率有界。
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仿真验证
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模型参数:1:70比例USV模型,椭圆参考路径(参数见4.1节)。
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控制器参数:c₁=5.5, c₂=2, λ=0.8, μ=0.7。
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噪声模型:ξ_i(t)=γ̇_i cos(γ_i t+ξ_i)sin(γ_i t)(i=1,2,3),模拟海洋扰动。
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对比实验:与传统PID控制(4.2节)比较,展示跟踪误差和控制输入曲线(图1-6)。
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主要结果
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理论成果
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定理1证明闭环系统满足:
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路径跟踪误差极限:lim┬(t→∞)E‖q(t)-q_r(σ(t))‖²=2q/cd;
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速度分配误差极限:lim┬(t→∞)E‖v_s-σ̇(t)‖²=2λμq/cd,其中c=2min{c₁,c₂,λ}。
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误差邻域半径可通过调节c₁, c₂, d, μ任意缩小。
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仿真结果
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跟踪误差(图1):平动位移与偏航角误差快速收敛至零邻域;
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路径跟踪(图2):实际轨迹与期望椭圆路径一致;
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速度跟踪(图3):动态任务完成;
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控制输入(图4):初始波动后趋于稳定,力矩小于PID控制器(图6)。
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对比优势:相较于PID(图5),本文方法误差更小,控制输入更平滑。
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结论与价值
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科学价值
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首次将有色噪声与USV机动性控制结合,扩展了随机非线性控制理论的应用边界;
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提出的耦合项噪声分离技术为噪声干扰下的控制器设计提供新思路。
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应用价值
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为海洋环境中USV的路径跟踪与速度调节提供鲁棒控制方案;
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参数可调性适应不同海洋任务需求,如深海探测或港口巡逻。
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研究亮点
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方法创新:融合向量反推与滤波梯度更新律,实现几何与动态任务的解耦控制;
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噪声处理:通过Young不等式隔离有色噪声,避免传统控制器的参数失准问题;
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工程意义:仿真基于1:70比例USV模型,参数设计贴近实际工程需求。
其他有价值内容
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附录中符号说明(如β_σ表示偏导数)为读者提供清晰的数学基础;
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对比实验凸显本文方法在控制精度与能耗上的优势,为后续研究提供基准。