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文献综述电气工程及其自动化船舶舵机建模与航迹控制系统设计1．引言船舶自动操舵仪，俗称“自动舵”，是根据指令信号自动完成操纵舵机的装置，是一个重要的船舶控制设备。
它能代替舵手操舵，保证船舶在指令航向或给定航迹上航行。
自动舵在相同的航行条件下，不仅可以减轻驾驶员的工作，而且在远航时，可以减少偏航次数，减小偏航值。
因而可以提高实际航速，缩短航程的航行时间，节省燃料，提高航行的经济效益。
一般说来，自动舵按控制功能可分为两类：一类是航向自动舵，保证船舶自动跟踪指令航向，实现自动保持或改变航向的目的；另一类是航迹自动舵，控制船舶沿计划航线航行。
由于航迹自动舵具有控制船舶精确的航行轨迹的功能，它将是自动舵未来的发展方向。
航迹控制一直是船舶运动控制的重点研究对象。
由于国内起步较晚，与国外先进水平相比仍[]2有较大的差距。
主要表现在：(l)航向舵仍占据主导地位，航迹舵产品尚未成熟的，更不用说自动航行系统和综合船桥系统。
(2)在控制理论上，虽然国内有些专家提出了一些控制方法，也解决了一些问题，但由于船舶操纵运动数学模型存在非线性问题、操舵执行机构存在滞后问题以及船舶航行环境和所受干扰的不确定等问题，使得一些建立的数学模型的控制方法无法得到正常实现。
据国内外有关研究证明，船舶智能控制能解决上述问题。
因此，将智能控制理论用于自动舵，改进我国的自动舵性能是一项迫切的任务。
2．国内船舶自动舵的研究概况[]2自动舵发展的大致经历：第一代是以继电器机械结构为代表；第二代是以电子管磁放大器为核心控制部件为代表；第三代是以半导体、线性运行放大器为核心控制部件为。
1921年德国安修斯公司发明了自动舵，即利用罗经的电讯号，通过继电器、机械结构来实现控制电动舵机。
1930年苏联也相继研究出以电罗经为航向接收讯号的自动舵。
我国对自动舵系统的研究相对国外起步比较晚，从二十世纪50年代开始以仿造苏联自动舵，其自动舵是磁放大器为控制核心。
到了60年代末才自行研制成功以半导体分立元件为核心的自动舵典型产品。
欠驱动水面船舶航迹自抗扰控制研究一、概述随着海洋资源的不断开发和利用，水面船舶在军事、民用等领域的应用越来越广泛。
对船舶的航迹控制精度和稳定性要求也日益提高。
传统的航迹控制方法往往受到风浪、水流等环境干扰的影响，导致控制效果不佳。
研究一种能够自适应调整、抗干扰能力强的航迹控制方法具有重要的现实意义。
欠驱动水面船舶作为一种特殊类型的船舶，其控制系统设计更具挑战性。
由于欠驱动系统具有较少的控制输入，但却需要实现复杂的控制目标，因此如何充分利用有限的控制资源，实现高精度的航迹控制，是欠驱动水面船舶控制领域的重要研究方向。
自抗扰控制作为一种新兴的控制方法，具有对不确定性干扰的强鲁棒性和自适应能力。
将自抗扰控制应用于欠驱动水面船舶的航迹控制中，能够有效提高船舶在复杂环境下的控制性能。
本文针对欠驱动水面船舶的航迹自抗扰控制进行研究，旨在提出一种高效、稳定的控制策略，为船舶的自主航行提供技术支持。
本文首先介绍了欠驱动水面船舶的航迹控制问题及其研究现状，然后详细阐述了自抗扰控制的基本原理和关键技术。
在此基础上，本文提出了一种基于自抗扰控制的欠驱动水面船舶航迹控制策略，并通过仿真实验验证了其有效性。
本文总结了研究成果，并展望了未来的研究方向。
1. 欠驱动水面船舶的定义与特点欠驱动水面船舶，是指在船舶的运动控制过程中，其系统控制输入量的个数少于船舶自由度维数的特殊类型水面船舶。
就是某些运动自由度上缺乏直接对应的驱动机构，需要通过其他自由度的控制进行间接调控。
这种船舶在海洋运输、渔业捕捞、军事侦察等领域均有广泛的应用。
欠驱动水面船舶的特点显著，首先体现在其控制输入维数的不足。
与全驱动船舶相比，欠驱动船舶无法通过直接的方式对所有自由度进行控制，而必须依赖系统内部的耦合作用实现间接控制。
通过调整船舶的航向或速度，实现对船舶位置的间接控制。
这种控制方式增加了控制的复杂性，但同时也为船舶设计带来了灵活性，使得欠驱动船舶在结构和成本上更具优势。
船舶航向控制策略研究作者：戚爱春庄肖波来源：《电脑知识与技术》2013年第12期摘要：随着船舶现代化、高智能化的快速发展，传统的航向自动控制已经不能满足船舶控制的实际需要。
该文研究了船舶航行过程中的航向控制问题，主要介绍了基于极点配置方法以及基于遗传算法的航向控制策略。
所得到的结果对于研究船舶航向控制问题具有一定指导意义。
关键词：航向控制；极点配置；遗传算法中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）12-2871-031 船舶航向控制概述目前，水运是完成地区之间、国与国之间大宗货物贸易最有效最经济最广泛的运输方式。
船舶在海上航行时，不可避免地要偏离给定航向，导致这种现象的原因是船舶受到海风、海流、海浪等海洋环境扰动的影响。
船舶航向的改变会导致较大的航向偏差，进而导致航行距离的增大及运输成本的增大，也会对船上的设备、货物及乘员产生不利影响。
为了节省能源和尽快到达目的地，必须尽量减小航向偏差[1]。
船舶的航向控制直接影响到船舶的操纵性能、安全性能和经济性能，航向控制问题本身是一个复杂而重要的问题。
不论何种船舶，为了完成使命，必须进行航向控制。
船舶推进、运动与姿态的操纵控制、船舶运动机理等问题目前已经引起了学术界的广泛关注，相关的研究成果已经发表，见文献[2-6]。
随着现代社会对自动化设备需求量的增加以及对于自动化设备技术水平要求的提高，人们对船舶的自动控制装置（自动舵）的需求和要求也逐步提高[7]。
自动舵是保证船舶自动导航时的操纵性能的关键设备，其主要功能是用来自动保持船舶在给定航向或给定航迹上航行。
基于自动舵的航向控制具有较高的研究价值。
本文将介绍基于极点配置方法以及基于遗传算法的航向控制策略。
2 船舶航向控制策略研究下面结合工作实践，讨论船舶航向控制问题。
2.1 基于极点配置方法的船舶航向控制在基于极点配置方法研究船舶航向控制问题之前，我们需要首先建立六自由度刚体运动方程。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910281332.4(22)申请日 2019.04.09(71)申请人 大连海事大学地址 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人 王宁 高颖 李贺 杨忱 (74)专利代理机构 大连东方专利代理有限责任公司 21212代理人 李馨(51)Int.Cl.G05D 1/02(2006.01)(54)发明名称基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法(57)摘要本发明提供一种基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：S1：建立无人水面船系统数学模型以及不考虑扰动情况的期望轨迹系统数学模型；S2：建立死区数学模型，得到引入死区的无人水面船系统数学模型；进一步得到跟踪误差系统；S3：建立辨识器系统；S4：通过最优代价函数评判控制策略是否符合要求：若符合，则将该控制策略输出至无人水面船系统作为最优控制策略；若不符合，通过最优代价函数评判重新生成的控制策略是否符合要求，重复上述过程直至得到最优控制策略输出至无人水面船系统。
本发明解决了现有无人船最优控制方法没有考虑带有死区或完全未知系统动态，控制系统的精确性和鲁棒性降低的技术问题。
权利要求书4页 说明书14页 附图7页CN 110018687 A 2019.07.16C N 110018687A1.基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立无人水面船系统数学模型M1以及不考虑扰动情况的期望轨迹系统数学模型M2；定义北东坐标系OX0Y0Z0和附体坐标系BXYZ；北东坐标系OX0Y0Z0视作惯性坐标系，取地球任一点O为坐标原点，OX0指向正北，OY0指向正东，OZ0指向地球球心；附体坐标系BXYZ视作非惯性坐标系，当船舶左右对称时，取其中心为坐标原点B，BX轴沿着船舶中线指向船艏方向，BY轴垂直指向右舷，BZ轴沿XY平面垂直指向下；无人水面船系统数学模型M1表示为：其中：η＝[x,y,ψ]T表示北东坐标系下的无人水面船位置向量，x、y表示无人水面船运动的北东位置，ψ∈[0,2π]表示艏摇角；ν＝[u,v,r]T表示附体坐标系下无人水面船运动的速度向量，u、v、r分别表示其纵荡速度、横荡速度、艏摇速度；τ'(u)＝[τ(u u),τ(u v),τ(u r)]T表示带有未知非线性的控制输入；f(η,v)表示系统不确定性，包含了未知的Coriolis矩阵、阻尼矩阵和未建模动态；R(ψ)表示地球坐标系和船体坐标系之间的转换矩阵；用于产生无人水面船期望轨迹的期望轨迹系统数学模型M2表示为：其中：χd＝[ηd T,v d T]T，ηd＝[x d,y d,ψd]T和νd＝[u d,v d,r d]T分别是无人水面船跟踪的期望位置向量及期望速度向量；S2：建立死区数学模型τ：τ＝βu+h (3)其中：u＝[u u,u v,u r]T表示系统控制输入，并且|u i|≤δi,i＝u,v,r，δi是三个方向力矩的上界；β表示死区的斜率并满足0<βmin<β<βmax，βmin和βmax为根据需要设定的已知参数；参数h＝[h u, h v,h r]T满足如下条件：其中：b li＝[b lu,b lv,b lr]T和b ri＝[b ru,b rv,b rr]T表示输入非线性的左端点和右端点；将死区数学模型代入至M1中得到引入死区的无人水面船系统数学模型M1’：对M1’与M2做差，得到跟踪误差系统E：其中：e＝[ηe T,v e T]T，ηe＝η-ηd，v e＝v-v d，以及ηe＝[ηe,x,ηe,y,ηe,ψ]T，v e＝[v e,u,v e,v,v e,r]T，F(e)＝[v e T R T(ψ),(M-1h)T+(M-1f(η,v))T-f d T(ηd,v d)]T，G(e)＝[03*3,βM-1]T；M(t)＝M T(t)>0表示包含附加质量的惯性矩阵；F(e)和G(e)是含有未知结构的非线性方程；A是严格的Huwriz矩阵满足a是一个正的常数，是建模时根据需要自定义的正定矩阵；S3：建立非线性未知系统的辨识器系统；构建分别对应F(e)和G(e)的RBFNN逼近器：其中：输入向量W f、W g分别是F(e)、G(e)神经网络权重，和表示基函数，满足：其中，神经网络节点数为l>1；在集合范围内，利用F(e)和G(e)的逼近器来逼近未知动态F(e)和G(e)：其中：输入向量是神经网络的逼近误差；分别是G(e)理想的神经网络权重；将公式(10a)和(10b)代入期望误差系统E后得到：其中：构建用于观测未知动态的观测器模型，将无人水面船系统的控制策略输入观测器得到辨识后的状态，观测器模型表示为：其中：是观测器状态，和分别是W f和W g的估计，是理想逼近误差的估计；为期望误差系统E设计权重更新率，从而保证所有辨识器的系统状态有界，根据观测误差，通过稳定性分析得到当t→∞时观测误差可以趋近于零，所以当t→∞时和趋近于常数；权重更新率表示为：其中：Λf，Λg和Λε是设计矩阵；u max＝[δu,δv,δr]T，P是正定矩阵；S4：根据辨识后的状态建立用于评判控制策略的最优代价函数：其中：q∈R6×6,μ∈R3,k是正的参数，Φ∈R3×3满足Φ＝diag(Φ1,Φ2,Φ3)>0，tanh(·)具有单调奇函数的特性，并且其一阶导数有界；根据最优代价函数构造HJB方程，并根据HJB方程求出控制策略：根据得到控制策略如下：根据前馈神经网络的全局逼近特性，最优代价函数表示成如下形式：其中：是代价函数神经网络理想的权重向量，N是神经元的个数，表示神经网络输入向量基函数，是有界神经网络函数逼近误差；设计最优代价函数的逼近函数如下式所示：其中：是的估计；将式(19)代入式(16)得到HJB方程的逼近形式：为获得最小的值，定义一个Bellman误差方程，如下式所示：其中：通过使用梯度下降算法，得到最优代价函数神经网络权重更新率如下式所示：其中：Γc是一个正定矩阵；引入独立权重获得最优控制策略如下：其中：表示期望权重的逼近值；根据公式(23)，最优代价函数的自适应律可以更新为同样，通过最小化Bellman误差，最优控制策略自适应律设计成如下形式：其中：通过最优代价函数评判控制策略是否符合公式(23)的要求：若符合，则将该控制策略输出至无人水面船系统作为最优控制策略；若不符合，则重新生成控制策略并通过最优代价函数评判重新生成的控制策略是否符合公式(23)的要求，重复上述过程直至得到最优控制策略输出至无人水面船系统。
船舶直线航迹预测变结构控制报告本文将介绍船舶直线航迹预测的变结构控制方案。
船舶是一种重要的运输方式，但在恶劣的天气和海洋环境下，船舶航行受到挑战，需要稳定和准确的控制。
本文旨在提供一种可靠的船舶直线航迹预测控制方案，以确保海上运输的安全和准确性。
一、船舶直线航迹预测船舶直线航迹预测是指在给定海洋环境和目标位置的情况下，预测船舶在未来一段时间内的路线。
实际上，航迹预测旨在在变化环境中保持船舶航行的稳定性和准确性。
为了实现这一目标，需要准确地测量船舶的速度、方向和位置数据。
二、变结构控制方案船舶直线航迹预测的变结构控制方案是指建立一个具有动态调整能力的控制系统，使其能够有效地应对环境变化和船舶状态变化。
变结构控制方案采用先进的控制算法，例如自适应控制算法和模糊逻辑控制算法，对船舶的应对做出快速反应。
变结构控制方案还依赖于实时传感器数据，例如GPS、罗盘和气象传感器数据等。
实时传感器数据能够提供必要的输入，使其控制算法能够快速响应环境变化。
此外，实现变结构控制方案还需要可靠的决策机制来确定最佳的控制策略。
该决策机制基于船舶的状态和外部环境的情况，管理控制算法并选择最佳的控制方法。
三、结论航迹预测和控制是非常重要的技术，它们能够确保船舶安全和准确的控制。
本文提出的变结构控制方案应用了自适应控制算法和模糊逻辑控制算法进行快速反应。
此外，实施变结构控制方案所需要的实时传感器数据和可靠的决策机制促进了预测和控制的准确性。
通过采用此方案，可以确保海上航行的稳定性和安全性，有助于提高海洋运输的效率和提高生产力。
在船舶直线航迹预测控制中，需要依赖大量的实时传感器数据。
以下是一些相关的数据，以及对其进行分析的结果。
1. GPS数据GPS数据是船舶直线航迹预测控制所必需的数据之一。
GPS传感器能够提供船舶位置和时间信息。
可能有多个GPS接收器安装在船体的不同部位，以确保在不同的环境情况下，精确地确定船舶位置。
船舶GPS数据显示的经纬度、速度、方向等信息可以提供航线规划及导航控制等引导信息。
船舶轨迹运动控制方法改进研究船舶轨迹运动控制方法是指在航行过程中通过控制船舶的转向、舵角、推力等因素来实现船舶航行轨迹的控制。
然而，在实际航行中常常会受到环境因素、船舶自身特性等多种因素的影响，这就对船舶轨迹运动控制方法的改进提出了技术挑战和研究需求。
船舶轨迹运动控制方法改进的研究可以从以下几个方面展开：1.采用自适应控制方法。
传统控制方法往往是静态控制，无法针对动态变化的环境因素进行自适应调整。
而自适应控制方法可以根据外部环境或内部状态的变化自适应地调整控制参数，从而更好地适应复杂的船舶运动环境。
2.集成多传感器数据。
船舶轨迹运动控制需要考虑海洋环境、船舶状态、导航信息等多种因素，而单一传感器往往无法满足对复杂环境的全面感知。
通过将多个传感器的数据融合起来，可以更准确地感知和控制船舶的运动。
3.应用神经网络等新兴技术。
神经网络作为一种重要的机器学习技术，可以用于船舶轨迹运动控制的建模和优化。
将神经网络等新兴技术应用到船舶轨迹运动控制中，可以更好地解决船舶运动控制中存在的一些难点问题。
4.考虑能效优化。
船舶作为一种重要的运输工具，能源消耗是其中一个重要的成本因素。
在船舶轨迹运动控制中优化推力、速度等控制因素，可以降低船舶的燃油消耗、减少船舶排放，从而实现能效优化和环境保护。
综上所述，船舶轨迹运动控制方法改进是一个复杂而且具有挑战性的课题。
通过采用自适应控制方法、集成多传感器数据、应用新兴技术等手段，可以有效地提高船舶轨迹运动控制的精度和可靠性，满足船舶在不同环境下的运动控制需求，为船舶运输行业的发展带来更多的技术支持和推动。
船舶轨迹运动控制方法改进的研究需要进行一定的数据分析，以了解船舶运动特性、航行环境等相关因素。
以下是一些常用的数据指标及其分析。
1. 船舶航速：船舶的运动速度对轨迹控制具有重要影响。
通过对多艘船舶的运动速度数据进行统计分析，可以得到船舶的平均航速和变化范围。
船舶航速与舵角、推力等控制因素之间的关系也需要进行深入研究和分析。
船舶航迹舵控制技术研究与设计航迹舵在船舶的操纵系统中是不可缺少的设备。
对航迹舵的要求随着运行安全效益的提高也日益提高。
综合我国现有的经济因素以及现有的航行设备来看，文章提出了一些新的控制轨迹间接式的方法。
对于轨迹的控制是文章很重要的一部分。
新的轨迹控制法，也就是间接式的轨迹控制是根据原先轨迹控制的基本原理以及类型和计算航迹的基础上来实现的。
这种新的方法航迹的控制是通过控制其航向来实现的。
这种新的控制航迹的方法在航海方面具有很大的潜力。
标签：航迹控制；航迹舵；PID控制自动舵只是其俗称，全名是船舶自动操舵仪。
这个装备是根据发出的信号指令来进行控制航迹的。
它能代替人工的操作，并且能有效保证船舶在规定的航向上航行。
它的优点就是减少舵手劳动力，还能减少偏离值，从而使得航行时间的缩短，速度得到了相应的提高，便减少了燃料的燃烧。
能带来一定的经济效益。
自动舵的功能可以分为两种，一种是航向自动舵，还有另一种功能是航迹自动舵。
前者的具体功能是自动的保持或改变航向，减少偏值，而后者能够使船舶的航线航向得到更好的控制。
1 船舶操纵控制系统的现状以及发展在整个船舶的操纵系统中离不开自动舵，这是一个很重要的设备，主要的功能是控制船舶的航向，人们早在20世纪20年代就开始了对自动舵的研究工作。
到现在为止，自动舵一共经历了4个发展过程。
1.1 机械式自动舵德国的Aushutz和美国的Seprry早在1920年和1923年率先提出了关于机械式自动舵的研究方法。
这一设置是船舶自动舵的雏形，其方法是最原始的采用最简单的比例放大控制规律。
被历史称为第一代船舶自动舵。
1.2 PID自动舵经典理论在20世纪50年代发展成为顶峰，其中存在着多种的航迹控制方法。
此时的微分和积分在工业领域中得到广泛的应用。
积分控制也就是相关的PID 控制。
日本在1950年研究出了关于PID自动舵，被称为北辰自动舵。
后来美国在1952年研究出了新型的Seprry自动舵，都是采用PID来进行控制的。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术随着船舶制造水平的提高和海洋科技的不断发展，船舶行驶越来越普遍。
在无人驾驶的趋势下，对于船舶航迹控制技术的需求也越发强烈。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术是一种高效、准确的控制方法。
BP神经网络由输入层、中间层和输出层构成。
输入层接收外部信息，通过传递到中间层进行信息处理，最终输出结果。
BP神经网络的训练是通过反向传播算法进行的，即根据输出和实际误差逐层逆向调整各层节点的权值。
在船舶控制中，BP神经网络的输入层可以接收各种传感器测得的水平、垂直方向的速度、角度以及海流等船舶运动状态量；输出层则输出需要调整的舵角等控制量。
在船舶控制方面，BP神经网络的优势在于其能够适应不确定、非线性等复杂系统特性，具有较好的泛化能力，并且具有自适应调整能力。
此外，BP神经网络的训练也非常方便，可以利用历史数据进行训练，减少了对实时控制系统的干扰。
航迹控制过程中，BP神经网络可以根据船舶状态和外部环境实时更新信息，进行快速、准确的控制输出，从而实现预期航迹的维持。
当然，BP神经网络也存在一些问题。
首先，训练过程需要大量的数据，需要有足够的历史数据进行事先编程。
其次，在实际控制过程中，如果船舶状态发生急剧变化，BP神经网络可能需要时间来适应新的船舶状态，导致控制延迟。
此外，BP神经网络的结构也需要根据实际情况进行设计和调试，过于复杂的设计可能导致训练成本过高，实时控制效果不佳。
综上所述，基于BP神经网络的船舶航迹控制技术仍然是未来发展的方向。
作为智能船舶技术的重要组成部分，BP神经网络控制技术具有非常广阔的应用前景和市场空间。
当然，在实际应用过程中，需要特别注意与其他控制系统的配合、调试和优化，以实现更加可靠、稳定的自动船舶控制。
相关数据可以是任何与船舶航迹控制相关的数据，例如海浪、气象、船舶运行状态等。
在这里，我们可以列举以下几类数据并进行简单的分析。
1. 海浪数据：海浪数据是影响船舶运行的重要因素之一。
船舶航迹控制研究综述 江苏镇江比太系统工程有限公司 戚爱春 庄肖波【摘要】航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下，船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线，并沿此航线最终抵达目的地。
本文主要研究了船舶航迹控制问题中的轨迹跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题，所得到的结果对于研究船舶航迹控制问题具有一定指导意义。
【关键词】航迹控制；直线航迹1.船舶航迹控制概述航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下，船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线，并沿此航线最终抵达目的地。
近年来，船舶航迹控制问题引起了学术界的广泛关注，并取得了较多的理论研究成果。
现存的大部分文献所提出的控制算法都依赖于精确的系统模型，且在建模过程中通常要进行适当的、合理的假设。
在对船舶航迹控制系统建模过程中，如果忽略船舶的横移以及流的干扰，则相应的船舶直线航迹控制问题比较容易解决，且能保证较好的控制性能；如果考虑船舶的横向漂移以及流的干扰，则相应的问题会比较复杂，且现有文献中的研究结果还不是很成熟[2]。
根据跟踪状态偏差与时间的关系，航迹跟踪可分为轨迹跟踪(Trajectory Tracking，TT)和路径跟踪(Path Following，PF)两大类[1]。
在实际航行中，大多数航迹跟踪控制都属于PF 问题，即不关心航速或时间。
TT问题要求系统在指定时间到达指定位置，而PF问题则是不考虑时间的几何位置跟踪。
根据航迹线的几何形状的不同，航迹跟踪控制问题又可以分为直线航迹跟踪控制和曲线航迹跟踪控制两大类。
如图1所示，航迹大体上可分为四种：大洋上的航迹一般属于第一类航迹；当船舶跟踪包括转向点在内的航迹时，属于2、3类航迹；航迹3往往是在浅水区航行时采用；航迹4用于采矿、挖掘等作业。
为确保航行安全，通常在航迹两侧划出一定宽度的偏差带作为航迹跟踪的允许误差。
航迹跟踪问题可分解为三个问题：(1)初始进入时要求快速返回航迹；(2)直线段航迹时要求高精度保持航迹；(3)航迹转向点附近的转向问题。
下面，我们将讨论几种主要的航迹控制策略。
2.船舶航迹控制策略综述2.1 TT问题在TT系统中，虚拟目标点所产生的系统状态偏差仅是依赖于时间的函数，它按照预定计划在航线上持续运动，与当前系统状态不相隶属。
如果我们考虑较大的外部干扰时，系统跟踪误差可能会超过使系统保持稳定的最低界限。
处理TT问题的常见方法包括状态反馈、输出反馈、输出重定义和级联设计等[1]。
下面对各种方法做简单介绍。
(1)状态反馈方法1998年，Pettersen首次提出了基于非线性模型的完全状态跟踪控制器，但只能全局指数稳定到期望轨迹任意小的邻域内。
基于导航原理中的Los(Line-of-Sight，瞄准线)方法，将期望航向角定义为航迹偏差的函数，从而实现了航向角的指数收敛。
通过利用艏摇转矩同时控制航向和横荡位移，提出了全状态反馈控制律。
外部环境干扰对船舶航迹控制问题具有较大的负面影响，但是文献[3]并没有考虑这种影响。
(2)输出反馈方法输出反馈控制既不改变系统的能控性也不改变能观性，且在工程上易于实现，因而被较多地应用到船舶航迹控制过程中。
利用反馈线性化和反步法，Godhavn于1996年提出了全局指数跟踪圆弧和直线轨迹的控制器。
Toussaint将Godhavn的工作推广到一般性作用力驱动下的船舶。
利用非线性观测器提出一种输出反馈控制器，并进行了实船模型仿真实验。
通过坐标变换，将虚拟船舶坐标系下的跟踪误差转换为三角形式，从而消除了船舶动力学中的速度交叉项 ，较好地实现了全局指数速度观测器设计。
(3)输出重定义方法基于输入输出线性化技术，并采用重定义输出变量的思想，文献[3]建立了欠驱动水面舰艇直线航迹控制系统的非线性数学模型，并提出了一种状态反馈控制律设计方法。
利用李雅普诺夫直接法进行稳定性分析，得到了保证系统全局渐近稳定的充分条件。
数字仿真和模拟实验结果均表明所提出的充分条件能够保证船舶航迹控制全局渐近稳定，设计的控制律具有比较理想的控制效果。
虽然上述文献取得了较好的成果，但是它们都忽略了欠驱动水面舰艇的横向漂移。
在考虑船舶横漂的情况下，以上方法只能保证直线航迹偏差的有界性，而不能保证闭环系统的渐近稳定性；同时，以上方法不能应用于船舶的曲线航迹跟踪控制。
2.2 PF问题在PF问题中，所建立的跟踪状态偏差是系统状态与参考路径之间的一种函数映射关系，本身与时间并无直接关系。
在考虑外部扰动的情况下，目标点位置与姿态能够保持不变，且能够保证系统的稳定性。
考虑到PF系统具有好的鲁棒性，该问题己成为当前研究的重点。
(1)数学模型的精度船舶运动数学模型的复杂性主要表现在控制输入力/力矩、船体粘性水动力以及外界干扰的高度非线性和耦合性。
在非对角线项和环境干扰的作用下，如何设计控制器，从而使得欠驱动水面船舶全局跟踪由虚拟船舶产生的参考轨迹，是一个十分有研究价值的问题。
利用李雅普诺夫理论发展了一个全局k-指数稳定直线参考轨迹的控制器。
由于舷摇速度和横移速度的测量经常受噪声干扰，文中通过测量横向位移和舷摇角来估计未知状态。
提出了一种基于无色卡尔曼滤波器的跟踪控制器，通过在线更新不确定参数的估计值，避免了参数漂移，并使得船舶位置和航向误差收敛到原点的任意小的邻域内。
船舶位置和航向通常由DGPS和罗经直接测量，航速由测得的位置量间接获得。
而船舶位置的测量易受噪声干扰，通过位置量来获取速度量并不是十分有效。
基于此，解除上述所有假设，通过选择合适的附体坐标系原点，避免舷摇力矩控制量直接作用于横荡动力学，提出了速度不可测量时设计全局控制器的新方法，所提出的方法可以使得欠驱动水面船舶跟踪光滑路径。
(2)其他问题鲁棒PF问题在船舶工业上具有重要的现实意义。
应用Lipschitz连续投影算法更新未知参数的估计值，提出了非线性鲁棒自适应控制策略，该控制策略可以使得欠驱动水面船舶以期望速度跟踪预先设定的路径。
为此，提出了一种利用路径的一切有用的几何信息的基于指导的PF方案。
通过将位置和时间的要求分离为两个独立的任务，文献[12]中的方法能够适用于大多数海、陆、空运载工具。
2.3 船舶直线航迹跟踪讨论了欠驱动船舶直线航迹控制问题。
针对船舶的直线航迹跟踪问题。
基于导航原理中的瞄准线方法(Line-of-Sight)来设定期望航向角，并将其定义为航迹偏差的函数，使航向角变量收敛。
利用非线性观测器设计了一种输出反馈控制器，在有风、浪、流等外界干扰的情况下，所设计的控制器能全局稳定跟踪直线航迹。
结合李亚普诺夫函数直接法进行稳定性分析，周岗等得到了保证全局渐进稳定的充分条件。
利用首摇转矩同时控制船舶横偏位移和航向，Pettersen设计了一种基于非线性模型的全局状态跟踪控制器。
基于重定义输出和Backstepping技术，Do等提出了全局指数稳定直线航迹状态及输出反馈控制律。
李铁山利用重定义思想和输入输出线性化、Nussbaum增益技术、自适应积分Backstepping技术、耗散理论等方法对直线航迹跟踪控制非线性设计进行了深入研究。
讨论了利用神经网络学习理论结合PID算法而形成的神经元自适应PSD、神经元PID和神经网络PID控制算法并将之应用到了船舶的航向控制中。
仿真结果表明，在存在海风、海浪和海流干扰情况下，这种方法都能达到图1 航迹分类-104--105-明显比传统的PID算法更好的航向控制效果。
Encarnacao等提出一种针对四阶船舶模型在海流干扰下的控制算法。
将Nussbaum技术融入Backstepping方法，提出一种鲁棒自适应模糊控制算法，所提出的算法可以使得船舶的航迹偏差以指数速率渐进收敛到零点的一个较小邻域。
在船舶直线航迹控制中，解决海流等外界干扰引起的航迹偏差一直是难点也是热点。
3.结论近年来，船舶航迹控制的理论研究已经取得了突破性的进展，理论成果颇丰。
航迹控制的难点在于船舶模型具有欠驱动特性。
当船舶受到风、浪、流等外界干扰时，船舶的位置将偏离预先设定的轨迹，因此不能采用静态反馈线性化的方法来处理。
本文主要研究了船舶航迹控制问题中的轨迹跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题，所得到的结果对于工程实践具有一定的指导意义。
参考文献[1]汪洋.基于动态神经模糊模型的欠驱动水面船舶运动控制[D].大连海事大学博士学位论文,2010.[2]刘勇.欠驱动船舶直线航迹控制[D].大连海事大学硕士学位论文,2011.[3]李铁山,杨盐生,郑云峰.不完全驱动船舶航迹控制输入输出线性化设计[J].系统工程与电子技术,2004,26(7):945-948.作者简介：戚爱春（1975—），女，山东临沂人，江苏镇江比太系统工程有限公司工程师。
庄肖波（1973—），男，江苏镇江比太系统工程有限公司高级工程师。
具有语音和多机组网功能的红外测温仪济南大学自动化与电气工程学院 刘小强 徐正鹏【 摘要】本系统采用TI公司生产的MSP430F149单片机和凌阳公司的SPCE061A单片机实现。
MSP430F149因其功耗低，超小型，低成本，功能完整，在国内越来越受到用户的重视和广泛的运用。
该红外测温仪运用单片机与PC机通信技术，通过巧妙的软件设计和硬件电路，及其凌阳单片机强大的语音功能实现了温度的采集、语音播报及其PC机对下位机的监控及其数据的存储。
温度信号由ANT-OTP-538U热电堆传感器和电压放大温度补偿电路处理后提供。
同时，具有温度数字语音播报和显示。
【关键词】MSP430F149；红外测温仪；语音播报；下位机；ANT-OTP-538U在学校、火车站、机场等人流量非常大的场所经常需要对所输送得人群进行安检，在特殊时期还需要对人群的健康状况进行检查并存档，体温测量是最主要的检测手段之一。
传统的接触式测量体温的方式需要消耗大量的时间，对于这种人流量非常大的场合如果采用这种测温方式将会造成大量的乘客滞留，浪费乘客大量的时间给乘客带来极大地不便。
并且采集的温度数据还需要存入数据库对数据进行存档，如果有人工来完成这将带来非常庞大的工作量。
我们设计的基于MSP430F149单片机多机组网的人体红外测温仪很好的克服了以上缺点。
该系统是采用一主多从的RS485连接方式将PC主机与多片MSP430F149单片机组网，从机将采集的温度数据在LCD12864液晶实时显示并将其发送到PC主机上对数据进行统一存储处理。
系统同时还采用了具有强大语音功能的凌阳SPCE061A单片机将发送来的温度数据进行语音播报提示。
1.系统硬件设计该红外测温仪主要由主控器、ANT-OTP-538U红外线热电堆传感器、放大单元和冷端补偿单元、LCD12864显示、上位机、PC机等模块组成。
系统硬件框图如图1所示。
1.1 主控器模块MSP430F149是测温仪的控制中心，完成传感器数据结果处理、液晶显示、串口通信的管理等。
