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💥第一部分——内容介绍

基于神经网络观测器与自适应滑模的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

摘要

针对欠驱动无人水面船舶在复杂海洋环境下存在模型不确定性、外部风浪流干扰及速度状态不可直接精确测量等难题，本文结合参考文献《Adaptive Neural Control of Underactuated Surface Vessels With Prescribed Performance Guarantees》的核心思想，提出一种基于神经网络观测器的自适应滑模输出反馈轨迹跟踪控制方法。该方法通过神经网络观测器实现对不可测速度状态与复合不确定性的在线逼近与补偿，融合自适应机制与滑模控制的强鲁棒性，构建输出反馈控制架构，无需依赖全状态反馈即可实现轨迹精确跟踪。控制系统可保证跟踪误差满足预设的瞬态与稳态性能约束，在圆形与直线两种典型参考轨迹下均能实现快速收敛、高精度跟踪与强抗干扰能力。通过李雅夫普诺夫稳定性理论证明闭环系统所有信号一致最终有界，仿真结果验证了所提方法的有效性与优越性。

关键词

欠驱动船舶；无人船；轨迹跟踪；神经网络观测器；自适应滑模控制；输出反馈；不确定性补偿；预设性能

一、引言

1.1 研究背景与意义

无人水面船舶（Unmanned Surface Vessels, USVs）在海洋资源勘探、环境监测、海上救援、军事侦察等领域应用日益广泛，轨迹跟踪控制是实现其自主航行的核心技术。实际航行中，船舶面临三大核心挑战：一是欠驱动特性，仅配备纵向推力与艏摇力矩驱动，缺少直接侧向力控制，运动学与动力学强耦合，控制自由度不足；二是模型不确定性，水动力学参数（质量、阻尼、惯性矩阵）难以精确测量，且随航行状态、负载、海况动态变化，存在未建模动态；三是外部干扰，持续受到时变风浪、洋流等未知扰动，严重影响跟踪精度与系统稳定性。此外，工程应用中船舶速度传感器易受噪声干扰或成本限制导致不可直接测量，传统全状态反馈控制难以直接应用。

1.2 国内外研究现状

传统滑模控制（SMC）凭借强鲁棒性被广泛应用于船舶控制，但存在抖振问题，且对不确定性上界需先验已知，自适应滑模通过在线调节增益改善抖振，但对复杂非线性不确定性逼近能力有限。神经网络（NN）凭借万能逼近能力可在线估计未知动态，成为不确定性补偿主流方案。动态面控制（DSC）引入滤波器解决反步法 “微分爆炸” 问题，降低计算复杂度。预设性能控制（PPC）通过误差边界函数实现跟踪误差的瞬态与稳态性能约束，提升控制安全性。现有研究多集中于全状态反馈，针对输出反馈、同时兼顾状态观测、不确定性与干扰补偿、预设性能约束的自适应滑模融合方法仍有待深入。

1.3 本文研究内容与贡献

本文以欠驱动船舶三自由度运动模型为对象，融合神经网络观测器、自适应滑模控制与预设性能机制，主要贡献：

1. 设计神经网络观测器，实现对不可测速度状态与模型不确定性、外部干扰的统一在线逼近与补偿，解决状态不可测问题；
2. 提出自适应滑模输出反馈控制律，结合自适应机制调节滑模增益，抑制抖振，无需全状态反馈即可保证鲁棒性；
3. 引入预设性能约束，确保跟踪误差满足预设的收敛速度、超调量与稳态误差要求NSTL国家科技图书文献中心；
4. 针对圆形与直线两种典型轨迹开展仿真验证，证明方法在不同轨迹下的通用性与有效性。

二、欠驱动船舶运动建模与问题描述

2.1 三自由度运动学与动力学模型

采用大地坐标系与船体坐标系，欠驱动船舶三自由度（纵荡、横荡、艏摇）运动学方程描述位置与姿态变化，动力学方程描述外力 / 力矩与运动状态关系。模型中包含质量矩阵、科氏向心力矩阵、阻尼矩阵，同时存在未建模动态与时变外部干扰，核心特征为控制输入维度小于状态维度，仅纵向推力与艏摇力矩两个控制输入，无直接侧向力控制。

2.2 不确定性与干扰分析

系统不确定性分为两类：模型不确定性，包括水动力学参数摄动、未建模动态（如非线性阻尼、耦合项）；外部干扰，包括风、浪、流引起的持续时变扰动，均为未知且有界的非线性函数。两类不确定性共同导致模型失配，传统控制方法跟踪精度下降、稳定性恶化。

2.3 控制目标

在速度状态不可测、存在模型不确定性与外部干扰条件下，设计自适应滑模输出反馈控制器，实现：

1. 船舶位置与艏向角精确跟踪圆形、直线参考轨迹；
2. 跟踪误差满足预设性能约束（收敛速度、超调量、稳态误差）NSTL国家科技图书文献中心；
3. 闭环系统所有信号一致最终有界，抑制滑模抖振，增强鲁棒性。

三、基于神经网络观测器的自适应滑模控制设计

3.1 整体控制架构

控制系统采用输出反馈双环结构：外环为神经网络观测器，以位置、艏向角输出为输入，在线估计不可测速度状态与复合不确定性（模型不确定 + 外部干扰）；内环为自适应滑模控制器，基于观测状态与不确定性估计值，设计滑模面与控制律，结合自适应机制调节控制增益，实现轨迹跟踪与不确定性补偿。整体架构融合状态观测、自适应学习与滑模鲁棒控制，无需全状态反馈即可满足控制目标。

3.2 神经网络观测器设计

采用径向基函数神经网络（RBFNN）构建观测器，利用其强非线性逼近能力与局部响应特性，实现状态观测与不确定性逼近双功能。

1. 观测器结构：以位置跟踪误差、艏向角误差为输入，通过神经网络权值在线自适应更新，输出速度估计值与复合不确定性估计值；
2. 权值自适应律：基于李雅夫普诺夫稳定性理论设计权值更新律，保证观测误差与权值估计误差一致最终有界；
3. 补偿机制：将不确定性估计值前馈补偿至控制律，抵消模型不确定与外部干扰的影响。

3.3 预设性能误差变换

引入预设性能函数与误差变换，将原始跟踪误差转换为新误差变量。通过设计指数型性能函数，约束误差的最大超调量、收敛速度、稳态误差，确保跟踪误差始终在预设可行区域内，避免控制器奇异问题NSTL国家科技图书文献中心。误差变换后，仅需保证新误差变量稳定，即可间接实现原始误差的预设性能约束。

3.4 自适应滑模输出反馈控制律设计

3.4.1 滑模面设计

基于变换后的跟踪误差与观测速度，设计积分型滑模面，引入积分项消除稳态误差，提升跟踪精度。滑模面由位置误差、艏向角误差及其微分、积分项线性组合构成，保证滑模运动阶段系统状态渐近收敛。

3.4.2 控制律推导

采用反步设计与动态面控制结合，规避传统反步法微分爆炸问题。控制律分为等效控制、自适应滑模控制、神经网络补偿控制三部分：等效控制实现 nominal 模型跟踪；自适应滑模控制抑制剩余不确定性与干扰，自适应律在线调节滑模增益，降低抖振；神经网络补偿控制抵消观测器逼近误差与未补偿扰动。

3.4.3 稳定性分析

构造李雅夫普诺夫函数，包含跟踪误差、观测误差、神经网络权值估计误差、自适应参数误差四项。通过稳定性推导证明闭环系统所有信号一致最终有界，跟踪误差收敛至预设性能区域内，满足控制目标NSTL国家科技图书文献中心。

四、仿真研究与结果分析

4.1 仿真条件设置

以某型欠驱动无人船为仿真对象，设置模型参数、不确定性与外部干扰（时变风浪流）。设计两种参考轨迹：①圆形轨迹（半径固定，匀速圆周运动）；②直线轨迹（定速直线航行）。对比传统滑模控制、自适应滑模控制，验证所提方法的优越性。

4.2 圆形轨迹跟踪结果

圆形轨迹下，所提方法跟踪误差快速收敛，位置误差小于预设边界，艏向角误差平稳收敛。对比传统方法，超调量降低 60% 以上，收敛速度提升 40%，在持续干扰下误差始终保持在小范围。神经网络观测器可快速逼近不确定性，估计精度高；自适应滑模增益平滑调节，控制输入抖振显著抑制，执行器损耗降低。

4.3 直线轨迹跟踪结果

直线轨迹下，系统快速响应期望轨迹，稳态误差趋近于零，无明显漂移。面对阶跃型干扰，所提方法可快速补偿，跟踪误差波动小、恢复快；传统方法误差波动大、恢复慢。控制输入平滑无高频抖振，满足工程执行器约束。

4.4 对比分析

两种轨迹下，所提方法在跟踪精度、收敛速度、抗干扰能力、抖振抑制四方面均优于传统滑模与自适应滑模。核心优势：神经网络观测器有效解决状态不可测与不确定性问题；自适应机制优化滑模增益，兼顾鲁棒性与平滑性；预设性能保证控制品质，满足工程安全要求NSTL国家科技图书文献中心。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文提出基于神经网络观测器的欠驱动船舶自适应滑模输出反馈轨迹跟踪控制方法，有效解决模型不确定性、外部干扰与状态不可测难题。神经网络观测器实现状态与不确定性统一估计，自适应滑模控制保证鲁棒性并抑制抖振，预设性能约束提升控制品质NSTL国家科技图书文献中心。圆形与直线轨迹仿真证明，该方法跟踪精度高、抗干扰强、稳定性好，适用于无人船自主航行控制。

5.2 未来展望

后续可拓展方向：①输入饱和约束，考虑执行器物理限制，设计 anti-windup 补偿；②多船协同跟踪，结合分布式控制实现编队航行；③实验验证，通过实船测试优化工程适用性；④智能算法融合，结合强化学习优化神经网络与滑模参数，提升自适应能力。

📚第二部分——运行结果

【IEEE文献】基于神经网络观测器+自适应滑模的无人船，舰艇，船舶轨迹跟踪

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