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面向任务区域的网络互联ASV群协同跟踪控制及验证
结题报告
批准号:
51579023
项目类别:
面上项目
资助金额:
63.0 万元
负责人:
彭周华
依托单位:
学科分类:
E1102.船舶工程
结题年份:
2019
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
王丹、李啸、许爱德、向川、刘陆、郭磊、刘星、刁亮、田勇
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中文摘要
自主水面航行器(ASV)作为人类认识海洋、开发海洋和保护海洋的重要工具,在军事和民用领域都具有广泛的应用。协同性是衡量ASV自主化与智能化程度的重要技术指标,具有前瞻性和基础性,是海洋航行器控制研究发展的关键领域之一。项目以提高ASV群的协同性为目的,在分散传感、分布决策、局部通信条件下,针对具有环境复杂性、模型不确定、执行机构约束下的ASV群系统,深入探索面向任务区域的网络互联ASV群协同跟踪控制原理,构建通讯、制导、控制一体化的协同控制器设计方法,综合应用凸集、图论、矩阵分析、Lyapuonv稳定性理论、奇异摄动分析等工具分析闭环网络的稳态与瞬态性能,并在物理实验平台上对控制算法有效性进行试验与验证。通过深入细致的研究,建立系统而完善的ASV群协同跟踪控制理论与方法,为多ASV协同海洋作业打下坚实的基础,从理论和实践两方面进一步推动海洋航行器协同控制研究的进步与发展。
英文摘要
Autonomous surface vehicle (ASV), as an important tool to uncover, explore, and protect the sea, has broad applications in both military and civilian fields. The cooperativity is an indicator to weight the autonomy and intelligence of an ASV. It is prospective and fundamental, and is the key research area of marine vehicles. In order to improve the cooperativity for a group of ASVs in the presence of environmental complexity, model uncertainty, and actuator constraint, especially under the conditions of decentralized sensings, distributed decision-makings, and local communications, this project aims to explore the task region-oriented coordinated tracking control principles for the group, establish the coordinated controller design method by integrating communication, guidance and control, and analyze the steady and transient performance of networked systems by resorting to the tools from convex sets, graph theory, matrix analysis, Lyapunov stability theory, singular perturbations analysis, etc.The effectiveness of the proposed control algorithms will be verified and validated based on our physically experimental platform. Through deep and meticulous research, this project will establish systematic and self-contained theory and methods for coordinated tracking control of ASVs, and lay a solid foundation for collaborative marine operations for multiple ASVs. The successful completion of the proposed project will significantly advance the improvements and frontiers for cooperative control of marine vehicles in both theory and practice.
本项目以提高自主水面航行器(ASV)的协同性为目的,在分散传感、分布决策、局部通信的条件下,针对具有环境复杂性、模型不确定性、执行机构约束下的ASV群系统,系统地建立了ASV群分布式协同跟踪控制理论。具体而言,第一,针对面向任务区域的ASV群协同跟踪问题,建立了基于邻居信息反馈的分布式控制策略,克服了集中式控制方法的缺陷。第二,将经典路径跟踪理论拓展到网络化集群控制框架内,提出了基于目标和路径导引的协同跟踪和协同包含控制方法。第三,针对ASV内部模型参数不确定和外界海洋环境扰动,提出统一逼近方式的强适应动力学控制方法,提高了闭环系统的抗扰性能。第四,针对现有控制器设计方法不能完全满足约束条件下的控制性能,提出了基于优化的协同控制器设计方法,优化了通讯、制导、控制回路的动态性能。第五,研制了一套ASV集群协同控制平台与系统,实验验证了所提协同控制方法的有效性。项目的研究内容按照计划开展,取得了显著的研究成果。.研究小组在TNNLS,TMECH,TCYB,TIE,TCST,TSMCA,TII,OE,JOE等国际重要学术期刊和会议中发表基金标注SCI/EI检索论文80篇,其中SCI检索期刊论文44篇。申请国家发明专利35项,授权5项。研究成果获辽宁省科学技术二等奖(2017),中国航海学会青年科技奖(2017),交通运输重大创新成果奖(2019),辽宁省自然科学学术成果一等奖(2019),辽宁省造船工程学会优秀论文一等奖2项(2019),香江学者奖(2016),大连海事大学十大重大学术进展(2018)。入选辽宁省百千万人才工程百人层次(2019),辽宁省高等学校创新人才支持计划(2018),交通运输行业高层次人才培养计划(2018),大连市杰出青年科技人才培养计划(2018),大连市科技之星培育计划(2016)。获交通运输部青年科技英才(2017),辽宁省造船工程学会优秀青年科技工作者(2018,2019),大连市优秀青年教师(2017)等荣誉称号。该项目从理论和实践两方面进一步推进了ASV集群控制技术的研究进展。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Nonlinear dynamics modeling and performance prediction for underactuated AUV with fins
带鳍欠驱动 AUV 的非线性动力学建模和性能预测
DOI:10.1007/s11071-015-2442-1
发表时间:2016
期刊:Nonlinear Dynamics
影响因子:5.6
作者:Xiao Liang;Ye Li;Zhouhua Peng;Jundong Zhang
通讯作者:Jundong Zhang
Predictor-Based Neural Dynamic Surface Control for Uncertain Nonlinear Systems in Strict-Feedback Form
严格反馈形式的不确定非线性系统的基于预测器的神经动态表面控制
DOI:10.1109/tnnls.2016.2577342
发表时间:2017-09-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
影响因子:10.4
作者:Peng, Zhouhua;Wang, Dan;Wang, Jun
通讯作者:Wang, Jun
Predictive direct power control for three-phase grid-connected converters with online parameter identification
具有在线参数识别功能的三相并网变流器的预测直接功率控制
DOI:10.1002/etep.2240
发表时间:2017
期刊:International Transactions on Electrical Energy Systems
影响因子:2.3
作者:Xing Liu;Dan Wang;Zhouhua Peng
通讯作者:Zhouhua Peng
Predictor-based adaptive dynamic surface control for consensus of uncertain nonlinear systems in strict-feedback form
基于预测器的自适应动态表面控制,用于严格反馈形式的不确定非线性系统的一致性
DOI:10.1002/acs.2682
发表时间:2017
期刊:International Journal of Adaptive Control and Signal Processing
影响因子:3.1
作者:Wei Wang;Dan Wang;Zhouhua Peng
通讯作者:Zhouhua Peng
Predictor-based LOS guidance law for path following of underactuated marine surface vehicles with sideslip compensation
基于预测器的 LOS 制导法,用于带侧滑补偿的欠驱动海洋水面车辆路径跟踪
DOI:10.1016/j.oceaneng.2016.07.057
发表时间:2016-09-15
期刊:OCEAN ENGINEERING
影响因子:5
作者:Liu, Lu;Wang, Dan;Wang, Hao
通讯作者:Wang, Hao
基于深度强化学习的无人艇集群类脑决策与控制
  • 批准号:
    51979020
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    彭周华
  • 依托单位:
未知动态海况下无人水面艇的鲁棒协同路径跟踪研究
  • 批准号:
    51209026
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    彭周华
  • 依托单位:
国内基金
海外基金