考虑扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制附Matlab&simulink实现模型

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

欠驱动船舶因其经济性、机动性以及在狭窄水域作业的优势，在海洋工程领域得到了广泛关注。然而，船舶系统固有的非线性、欠驱动特性以及外部环境（如风、浪、流）引起的未知扰动，使得其高精度轨迹跟踪控制成为一个极具挑战性的问题。本文旨在深入探讨一种考虑外部扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制策略。通过引入扰动观测器对未知扰动进行实时估计，并结合自适应律调整滑模控制器参数，以增强系统对不确定性的鲁棒性。仿真结果将验证所提出控制策略在复杂海洋环境下实现欠驱动船舶精确轨迹跟踪的有效性和优越性。

关键词

欠驱动船舶；轨迹跟踪；自适应滑模控制；扰动观测器；鲁棒性

1 引言

海洋作为人类活动的重要空间，对船舶的依赖日益增强。欠驱动船舶，即推进器数量少于其自由度（通常为3个自由度，而推进器仅提供两个自由度的控制力），具有结构简单、能耗低、制造成本低等优点，在水下机器人、海洋科考、港口作业等领域具有广阔的应用前景。然而，欠驱动船舶的控制问题远比全驱动船舶复杂。其主要挑战在于，由于推进器数量的限制，船舶无法在所有自由度上独立施加控制力矩，导致系统存在非完整约束。此外，实际海洋环境中的风、浪、流等不确定扰动，以及船舶自身模型参数的不确定性，进一步增加了轨迹跟踪控制的难度。

传统的PID控制、线性二次型调节（LQR）等方法在欠驱动船舶轨迹跟踪中往往难以取得理想效果，主要原因在于它们对系统模型精确性要求较高，且对外部扰动的抑制能力有限。为了应对这些挑战，研究人员引入了多种先进控制理论，其中滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）因其对模型不确定性和外部扰动的强鲁棒性而受到广泛关注。然而，标准滑模控制通常需要已知扰动上界，且存在抖振现象。

为了进一步提升控制性能，研究人员将自适应控制与滑模控制相结合，形成了自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control, ASMC）。自适应滑模控制通过自适应律在线估计系统未知参数或扰动边界，从而避免了对精确模型或扰动上界的先验知识需求。同时，结合扰动观测器可以有效估计外部未知扰动，并将其补偿到控制律中，进一步提高系统的抗扰能力和跟踪精度。

本文将聚焦于欠驱动船舶在外部扰动下的轨迹跟踪问题，提出一种基于扰动观测器的自适应滑模控制策略。该策略旨在克服传统滑模控制的局限性，增强欠驱动船舶在复杂海洋环境下的轨迹跟踪能力。

2 欠驱动船舶运动学与动力学模型

欠驱动船舶的运动通常在水平面内进行分析，包括纵荡（surge）、横荡（sway）和艏摇（yaw）三个自由度。

4 基于扰动观测器的自适应滑模控制设计

本节将详细阐述基于扰动观测器的自适应滑模控制策略。该策略主要包括两个部分：扰动观测器设计和自适应滑模控制器设计。

5 结论

本文针对存在外部扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪问题，提出了一种基于扰动观测器的自适应滑模控制策略。该策略通过引入非线性扰动观测器对未知扰动进行实时估计，并将其补偿到控制律中，有效增强了系统的抗扰动能力。同时，自适应滑模控制的引入避免了对精确模型参数和扰动上界的先验知识需求，提高了系统的鲁棒性。

理论分析和仿真结果表明，所提出的控制策略能够使欠驱动船舶在复杂海洋环境下实现高精度的轨迹跟踪，且控制输入平稳，有效抑制了抖振现象。未来的研究工作将包括考虑船舶模型参数的不确定性，以及进一步优化控制律以减少能量消耗。此外，将该控制策略应用于实际欠驱动船舶平台进行实验验证，将是下一步的重要研究方向。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 沈智鹏,王茹.基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制[J].系统工程与电子技术, 2018, 40(3):9.DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2018.03.24.

[2] 白春鹏,隋江华,宋纯羽.基于事件触发的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制[J].舰船科学技术, 2025, 47(1):70-75.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇