船舶路径跟踪RBF神经网络滑模控制

章沪淦 卜仁祥 于镓铭

摘要：为解决船舶运动过程中舵角增益不确定、运动模型参数不确定及有外界干扰的路径跟踪问题，提出一种利用径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络逼近总未知项和舵角增益的滑模控制算法。根据反推法设计参考艏向，采用双曲正切函数设计滑模控制器，对艏向进行控制。通过MMG模型进行仿真，验证算法的有效性。仿真结果表明，所设计的控制器能够很好地跟踪参考路径，且利用RBF神经网络能够较好地逼近总未知项和舵角增益，故基于RBF神经网络设计的滑模控制器对船舶路径跟踪具有很好的鲁棒性。

关键词： 船舶运动控制; 径向基函数（RBF）神经网络; 滑模控制; 反推法; 舵角增益估计

中图分类号： U664.82    文献标志码： A

Abstract： In order to solve the path following problem of rudder angle gain uncertainty， uncertainty of parameters in the motion model and external disturbance， a sliding mode control algorithm using the radial basis function （RBF） neural network to approximate the total unknown term and the rudder angle gain is proposed. The reference course is designed according to the backstepping algorithm， and the hyperbolic tangent function is used to design the sliding mode controller to control the course. The MMG model simulation is used to verify the effectiveness of the algorithm. Simulation results show that， the designed controller can follow the reference path well， and the total unknown term and the rudder angle gain can be well approximated by RBF neural network， so the sliding mode controller based on RBF neural network is of well robustness for ship path following.

Key words： ship motion control; radial basis function （RBF） neural network; sliding mode control; backstepping algorithm; rudder angle gain estimation

由图3和4可知：y可以很好地跟踪上给定的路径yd;由于时变风、浪、流干扰的影响和舵角δ的不断变化，艏向角φ也不断变化;对f有较好的逼近效果;b ^与b出现了一定的偏差。由于b不是真实值，且舵角增益在船舶拐弯处大，这符合船舶拐弯时需要更大的舵力的实际情况，所以这个偏差是合理的。

4 结 论

本文为解决船舶舵角增益不确定、模型参数不确定以及有外界干扰的路径跟踪问题，提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络逼近总未知项和舵角增益的滑模控制算法。根据反推法设计参考艏向，采用双曲正切函数设计滑模控制器，对艏向角进行控制。为验证算法的有效性，通過MMG模型进行仿真。结果表明，所设计的控制器能够很好地跟踪参考路径，且通过RBF神经网络能够较好地逼近总未知项和舵角增益，因此基于RBF神经网络设计的滑模控制器对船舶路径跟踪具有很好的鲁棒性。本文只考虑了舵角输入，没有考虑螺旋桨转速输入，因此下一步工作是考虑螺旋桨转速和舵角双输入系统，进行船舶路径跟踪控制仿真。

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（编辑 赵勉）