【无人船控制】基于simulink神经网络船舶轨迹跟踪自适应滑模控制（直线轨迹）附Matlab代码

原创于 2025-12-16 21:26:46 发布 · 391 阅读

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#神经网络 #matlab #人工智能

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🔥 内容介绍

随着海洋资源开发、海上安防巡逻、环境监测等领域的需求升级，无人船作为一种自主化、智能化的海上平台，正逐渐成为行业热点。而轨迹跟踪控制是无人船实现自主作业的核心技术之一，其性能直接决定了无人船能否精准完成预定任务。其中，直线轨迹跟踪是最基础且应用广泛的场景，无论是长距离海上运输、海域巡航，还是特定区域的测绘勘探，都离不开稳定可靠的直线跟踪控制能力。

然而，无人船在海上作业时，面临的环境极为复杂多变。风、浪、流的随机干扰，船舶自身的非线性动力学特性（如船体惯性、水动力阻尼的非线性变化），以及推进系统的延迟和参数摄动，都给直线轨迹跟踪控制带来了巨大挑战。传统的控制方法（如PID控制、经典滑模控制）虽然结构简单、易于实现，但在处理强非线性和不确定干扰时，往往存在跟踪精度低、响应速度慢、鲁棒性不足等问题。例如，当无人船遭遇突发海浪干扰时，传统滑模控制容易出现“抖振”现象，导致船体姿态剧烈波动，无法维持稳定的直线航行；而PID控制则难以自适应环境参数的动态变化，容易出现超调或稳态误差。

为了解决这些难题，研究者们开始将智能控制技术与传统控制方法相结合。神经网络凭借其强大的非线性逼近能力和自学习能力，能够自适应补偿无人船的非线性特性和外部干扰；自适应滑模控制则具有鲁棒性强、响应速度快的优势，能够有效抑制干扰对系统的影响。将两者融合，并基于Simulink搭建仿真平台进行验证，成为无人船直线轨迹跟踪控制的高效解决方案。这种融合控制策略不仅能够提升轨迹跟踪的精度和稳定性，还能增强系统对复杂海洋环境的适应能力，为无人船的实际应用奠定技术基础。

核心技术融合：自适应滑模控制+神经网络

自适应滑模控制：抗干扰的鲁棒控制核心

滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种基于变结构控制的非线性控制方法，其核心思想是通过控制律的切换，迫使系统状态沿着预设的“滑模面”运动，最终收敛到目标轨迹。相较于传统线性控制，滑模控制最大的优势在于对系统参数摄动和外部干扰具有强鲁棒性——只要系统状态进入滑模面，就能不受干扰影响，稳定跟踪目标轨迹。

但传统滑模控制存在明显缺陷：一是滑模面切换带来的“抖振”问题，这会加剧执行机构的磨损，影响无人船的航行稳定性；二是需要精确知晓系统的动力学模型参数，而实际海洋环境中，无人船的模型参数往往存在不确定性。自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control, ASMC）正是为解决这些问题而生：它通过引入自适应律，实时估计系统的未知参数和外部干扰的边界，动态调整控制律的参数，既能够削弱抖振现象，又能在模型参数不确定的情况下保证控制性能，完美适配无人船复杂的作业环境。

对于无人船直线轨迹跟踪而言，自适应滑模控制的核心是设计合理的滑模面和自适应律。滑模面通常基于轨迹跟踪误差（如位置误差、航向角误差）及其导数构建，确保系统能够快速收敛到目标直线；自适应律则通过实时更新干扰估计值，动态补偿风、浪、流等干扰对船体的影响，保证跟踪精度。

神经网络：非线性逼近与自适应补偿利器

神经网络（Neural Network, NN）是一种模拟生物神经网络结构的智能计算模型，具有强大的非线性逼近能力、自学习能力和容错能力。在无人船控制中，无人船的动力学模型存在显著的非线性项（如水动力非线性、推进系统非线性），且外部干扰（风、浪、流）具有随机性和不确定性，这些都难以通过精确的数学模型描述。而神经网络能够通过对样本数据的学习，自适应逼近这些非线性特性和不确定干扰，为自适应滑模控制提供精准的补偿信号。

在直线轨迹跟踪控制中，神经网络主要承担“不确定性补偿器”的角色。具体来说，通过采集无人船在不同海况下的航行数据（如船体姿态、航行速度、干扰力等），训练神经网络模型，使其能够准确逼近无人船的非线性动力学特性和外部干扰的等效值。将神经网络的输出作为补偿项融入自适应滑模控制律中，能够有效抵消非线性项和干扰对系统的影响，进一步提升控制精度和鲁棒性。例如，当无人船遭遇突发阵风时，神经网络能够快速识别干扰强度，通过自适应补偿调整控制信号，避免船体偏离目标直线轨迹。

常用的神经网络类型包括BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络等。其中，RBF神经网络由于结构简单、逼近精度高、收敛速度快，在无人船控制中应用较为广泛。它能够以任意精度逼近连续的非线性函数，非常适合用于补偿无人船的非线性动力学特性和不确定干扰。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

sys=mdlDerivatives(t,x,u);

case 3,

sys=mdlOutputs(t,x,u);

case {2, 4, 9 }

sys = [];

otherwise

error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);

end

function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes

sizes = simsizes;

sizes.NumContStates = 183;

sizes.NumDiscStates = 0;

sizes.NumOutputs = 15;

sizes.NumInputs = 15;

sizes.DirFeedthrough = 1;

sizes.NumSampleTimes = 1;

sys = simsizes(sizes);

x0 = 0*ones(1,183);

% x0 = [];

str = [];

ts = [0 0];

global bo Lo

% L1o=20*[-30 -29 -28 -27 -26 -25 -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30];

% L2o=20*[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60];

% L3o=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60];

Lo=[-30 -29 -28 -27 -26 -25 -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30;

-30 -29 -28 -27 -26 -25 -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30;

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 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

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