信息物理系统的自适应容错与弹性控制

这是一篇关于信息物理系统,自适应控制,容错控制,弹性控制,事件触发的论文, 主要内容为信息物理系统由于在分析实际工程系统中具有重大的潜力,吸引了国内外众多学者的关注。信息物理系统是一个多维度的复杂系统,它整合了计算、网络与物理环境,涵盖了大量的内部系统工程,如嵌入式计算、独特的环境感知、网络控制与网络通信等。因此,信息物理系统需要更丰富的控制方案来维持自身的可控性。自适应控制策略由于其在控制参数更新方面的独特灵活性受到了广大研究者的青睐。然而,传统的自适应控制因需要系统的精确模型从而导致了其在应用方面遭受到一定的限制。为了打破这一约束,自适应神经网络控制与自适应模糊控制应运而生。神经网络与模糊逻辑系统有能力对系统的未知非线性特性进行逼近,从而为系统的控制器设计提供极大的便利。为了保障信息物理系统的平稳运行,提高系统的抗扰能力,本文针对内部故障与外部网络攻击存在的问题,研究了信息物理系统的控制方案设计。主要研究工作如下:(1)针对一类带有执行器故障和传感器故障的信息物理系统,开展了基于事件触发的自适应控制器设计研究。首先,通过设计神经网络状态观测器实现了对状态参数的估计,克服了系统状态参数未知对控制器设计的影响;针对多个系统之间存在的通信拓扑依赖性问题,设计了滑模观测器实现了每个跟随者对领航者输出状态的估计。然后,为了解决传统自适应控制方法中存在的微分爆炸问题,我们采用了指令滤波技术,进而减少了系统的计算负担。此外,我们设计了补偿机制和切换阈值事件触发策略,较好地解决了系统中存在的传感器与执行器故障以及通信资源浪费的问题。在此基础上,我们提出了自适应容错控制策略,使得具有执行器故障和传感器故障的信息物理系统达到领航—跟随一致性状态。(2)针对一类遭受欺骗攻击和状态时滞的信息物理系统,进行了基于事件触发的自适应弹性控制器设计研究。由于欺骗攻击、状态时滞和未知外部干扰同时出现,产生了实际系统状态不可得,控制系数未知的影响。首先,我们采用了Nussbaum增益函数代替实际控制增益,并将遭受攻击的系统变量应用于控制器设计,解除了对系统真实状态的依赖。此外,基于欺骗攻击下的系统状态构建了扰动观测器,进一步提高了系统的鲁棒性。为了克服状态时滞对系统性能的影响,在反步设计过程中构建了合适的Lyapunov-Krasovskii函数。然后,运用事件触发机制,进一步降低了系统信息遭受外部攻击的可能性。在上述的基础上,我们提出了自适应弹性控制策略,实现了带有欺骗攻击和状态时滞的信息物理系统的协同控制。(3)在内容二的基础上,我们对系统的稳态性能提出了更高的要求。针对一类欺骗攻击下带有执行器非线性滞回特性的切换信息物理系统,开展了基于事件触发的自适应模糊有限时间弹性控制器设计研究。首先,借助于模糊逻辑系统消除了系统内部的非线性不确定项,简化了系统控制器设计过程。此外,我们利用有限时间指令滤波器来消除自适应反步法带来的指数爆炸问题,提高了滤波误差的收敛速度,并且设计了滤波误差补偿系统,进一步提高了系统的控制性能。然后,我们将系统的外部扰动以及执行器的非线性特性相结合,构建合成扰动观测器,提高了系统的抗扰能力。最后,基于共同李雅普诺夫函数法,在系统动态任意切换的规则下,得出了确保闭环系统中所有信号一致有界的充分条件,并且给出了系统收敛时间的上界。

基于自适应动态规划的无人艇集群最优控制研究

这是一篇关于水面无人艇,分布式集群,最优轨迹跟踪,状态观测器,事件触发的论文, 主要内容为近年来,随着智能化技术的不断发展,水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)在海洋工程领域的应用越来越广泛。相比于单艘USV,多艘USV的协同配合可以提高任务执行效率和扩大作业覆盖范围,具有广阔的应用前景和实用价值。集群轨迹跟踪控制是实现多USV协同作业的关键,其设计不仅要兼顾协同系统的计算资源,还必须考虑风、浪、流等时变未知因素的干扰以及系统各USV缺乏自主决策与自治能力的问题。为保证USV集群能够安全可靠地航行,本文考虑上述问题,结合自适应动态规划算法,对USV集群轨迹跟踪控制开展相关研究,主要研究工作内容如下:针对USV编队轨迹跟踪中存在的未知扰动和队形变化问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的最优反步控制方法。首先,基于虚拟结构法,建立USV编队控制框架,设计运动学和动力学编队控制器;其次,设计有限时间扰动观测器,实时估计补偿未知环境扰动;进而,针对编队队形变化的轨迹跟踪问题,提出基于最优反步控制的动态轨迹优化策略,并利用扰动观测器信息计算最优控制输入,实现USV编队轨迹跟踪的动态优化;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计编队控制系统的稳定性。仿真结果表明所提出的控制方法能够有效提高USV编队系统的鲁棒性和稳定性。针对模型信息不确定的多USV协同最优一致性问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器的分布式集群最优控制方法。首先,将控制理论与斥力场函数相结合,建立灵活决策的自组织USV集群机制;其次,设计分布式有限时间扩张状态观测器,以充分适应涵盖内部动态和外部不确定性/干扰的多种未知情况;然后,通过基于自适应动态规划的分布式控制架构,实现了个体USV的群体协调最优方案;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的集群闭环控制系统半全局渐进稳定。仿真结果表明,在考虑模型信息不确定的情况下,所提出的控制方法能够精确重构USV模型的集总未知项,有效提高无人艇自组织协同控制的灵活性和鲁棒性。针对USV集群数据交互频繁导致计算资源过度消耗问题,提出一种基于事件触发的分布式自适应最优控制方法。首先,基于触发误差函数,设计事件触发机制的触发条件;其次,将事件触发机制与自适应动态规划算法相结合,提出基于事件触发的自适应最优控制策略,同时给出由事件触发条件决定的神经网络权重更新规则;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的集群闭环控制系统半全局渐进稳定,并证明提出的事件触发控制策略不存在Zeno现象。仿真结果表明所提出的控制方法能够在保证USV集群系统稳定的前提下显著降低控制器的计算负担,缓解系统计算资源的过度占用。综上所述,本论文通过对多USV协同控制进行深入的研究,为模型信息不确定的USV集群控制系统设计提供新的方法与技术手段。这些研究成果不仅有助于推进USV协同技术的发展和海洋工程领域的应用,也为海上协同巡逻、救援、环境监测等任务的执行提供了可靠的技术支持。

基于非线性系统的递归终端滑模近似最优控制策略研究与应用

这是一篇关于自适应动态规划,递归终端滑模,事件触发,输入约束,扩张状态观测器的论文, 主要内容为在基于非线性系统的最优控制问题上,传统的经典控制理论具有明显的局限性。自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)融合了动态规划、强化学习和人工神经网络的思想,有效地克服了动态规划的产生维数灾的问题,并且在求解非线性近似最优控制方面展现了强大的优势。自适应动态规划控制策略与其他控制方法的有效融合,能更加体现其优越性和普适性,本文构造了一个由快速非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面组成的递归终端滑模面(RTSM),设计了基于递归终端滑模面的自适应动态规划(RTSM-ADP)控制策略,分别从系统存在执行器饱和、资源限制、模型不确定性、状态未完全已知等多个角度展开研究。本文的主要工作和贡献包括:(1)针对具有输入约束和外部干扰的非线性系统,本文提出了一种基于递归终端滑模的自适应动态规划控制策略,研究了非线性系统的最优一致性控制问题,针对工程实践中输入约束的问题,在设计控制器时引入非二次型函数,克服了饱和非线性问题。(2)基于所提出的控制策略,设计了一种新的事件触发机制,提出的事件触发机制确定了神经网络权重的更新时刻,并用Lyapunov方法证明了在所提出的触发机制下系统的整体稳定性,仿真结果表明该触发机制节约了网络通讯资源。(3)针对n阶内部状态未知的非线性系统,将建模不确定性、执行器故障以及外部干扰视为集总不确定性,并将集总不确定性作为一种新的状态加以增强,将广义故障观测器设计问题转化为状态观测器的设计问题,只用输入输出来重构系统内部状态,建立扩张状态观测器。设计了基于扩张状态观测器的递归终端滑模控制器,系统的总不确定性可以在控制动作中直接实时补偿,在控制器中消除扩张状态观测值以抵抗集总不确定性,有效的提高了响应速度和控制精度,通过Lyapunov方法证明了扩张状态观测器的收敛性以及系统的整体稳定性。(4)基于重构n阶系统内部状态变量组,克服了ADP控制器的设计依赖于系统的所有状态,本文仅用系统输入输出设计了基于自适应动态规划的近似最优补偿控制方案,通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的整体稳定性,并通过实验验证,证明了所提算法具有更快的响应速度和更高的控制精度。本文所提算法的基本结构都是单评价神经网络的结构,这种结构不仅可以保持神经网络权重的收敛性,而且可以通过评估评价神经网络的权重直接获得控制律。这样,可以避免自适应神经网络设计的复杂性,并极大地简化系统整体稳定性证明。对于每一个研究问题及提出的算法,文中均对系统进行了稳定性分析。在此基础上,以机械臂为研究对象,按照所提方法进行控制器设计,通过仿真实验和对比,一方面,证明了所提控制算法的有效性,另一方面,从节能性和工程可实现性的角度进行了进一步的分析。最后,针对设计的基于递归终端滑模的事件触发自适应动态规划控制策略,在the QNET VTOL 2.0垂直升降机系统完成实验验证,设计了Lab VIEW控制程序和整体控制流程,通过实物实验证明了所提方法在实际控制中的有效性。

信息物理系统的自适应容错与弹性控制

这是一篇关于信息物理系统,自适应控制,容错控制,弹性控制,事件触发的论文, 主要内容为信息物理系统由于在分析实际工程系统中具有重大的潜力,吸引了国内外众多学者的关注。信息物理系统是一个多维度的复杂系统,它整合了计算、网络与物理环境,涵盖了大量的内部系统工程,如嵌入式计算、独特的环境感知、网络控制与网络通信等。因此,信息物理系统需要更丰富的控制方案来维持自身的可控性。自适应控制策略由于其在控制参数更新方面的独特灵活性受到了广大研究者的青睐。然而,传统的自适应控制因需要系统的精确模型从而导致了其在应用方面遭受到一定的限制。为了打破这一约束,自适应神经网络控制与自适应模糊控制应运而生。神经网络与模糊逻辑系统有能力对系统的未知非线性特性进行逼近,从而为系统的控制器设计提供极大的便利。为了保障信息物理系统的平稳运行,提高系统的抗扰能力,本文针对内部故障与外部网络攻击存在的问题,研究了信息物理系统的控制方案设计。主要研究工作如下:(1)针对一类带有执行器故障和传感器故障的信息物理系统,开展了基于事件触发的自适应控制器设计研究。首先,通过设计神经网络状态观测器实现了对状态参数的估计,克服了系统状态参数未知对控制器设计的影响;针对多个系统之间存在的通信拓扑依赖性问题,设计了滑模观测器实现了每个跟随者对领航者输出状态的估计。然后,为了解决传统自适应控制方法中存在的微分爆炸问题,我们采用了指令滤波技术,进而减少了系统的计算负担。此外,我们设计了补偿机制和切换阈值事件触发策略,较好地解决了系统中存在的传感器与执行器故障以及通信资源浪费的问题。在此基础上,我们提出了自适应容错控制策略,使得具有执行器故障和传感器故障的信息物理系统达到领航—跟随一致性状态。(2)针对一类遭受欺骗攻击和状态时滞的信息物理系统,进行了基于事件触发的自适应弹性控制器设计研究。由于欺骗攻击、状态时滞和未知外部干扰同时出现,产生了实际系统状态不可得,控制系数未知的影响。首先,我们采用了Nussbaum增益函数代替实际控制增益,并将遭受攻击的系统变量应用于控制器设计,解除了对系统真实状态的依赖。此外,基于欺骗攻击下的系统状态构建了扰动观测器,进一步提高了系统的鲁棒性。为了克服状态时滞对系统性能的影响,在反步设计过程中构建了合适的Lyapunov-Krasovskii函数。然后,运用事件触发机制,进一步降低了系统信息遭受外部攻击的可能性。在上述的基础上,我们提出了自适应弹性控制策略,实现了带有欺骗攻击和状态时滞的信息物理系统的协同控制。(3)在内容二的基础上,我们对系统的稳态性能提出了更高的要求。针对一类欺骗攻击下带有执行器非线性滞回特性的切换信息物理系统,开展了基于事件触发的自适应模糊有限时间弹性控制器设计研究。首先,借助于模糊逻辑系统消除了系统内部的非线性不确定项,简化了系统控制器设计过程。此外,我们利用有限时间指令滤波器来消除自适应反步法带来的指数爆炸问题,提高了滤波误差的收敛速度,并且设计了滤波误差补偿系统,进一步提高了系统的控制性能。然后,我们将系统的外部扰动以及执行器的非线性特性相结合,构建合成扰动观测器,提高了系统的抗扰能力。最后,基于共同李雅普诺夫函数法,在系统动态任意切换的规则下,得出了确保闭环系统中所有信号一致有界的充分条件,并且给出了系统收敛时间的上界。

基于数据驱动的复数系统同步研究

这是一篇关于数据驱动,复数系统,同步,事件触发的论文, 主要内容为近年来,同步问题由于其广泛存在于实际系统中而受到了国内外学者大量关注。同步是指通过设计控制器使得系统中所有节点的状态最终达到一个共同的状态。现有的同步系统主要分为两类:实数系统和复数系统。目前,对于实数同步系统的研究比较多,对复数系统同步问题的研究比较少,这是因为复数系统的动力学模型比起实数系统更加复杂,使得复数系统的同步控制器的设计更具挑战性。近十年来,数据驱动控制在实现系统同步领域得到了广泛的应用,但在复数系统中的应用还相对较少,因此,本文研究基于数据驱动的复数系统同步问题,主要研究内容如下:(1)研究了一类复数复杂系统的同步问题。首先,构造一个复数同步误差系统。通过分离实部和虚部,将复数误差系统转化为实数误差系统。将复数复杂系统的同步问题转化为实数误差系统的最优调节问题。为了解决实数误差系统的最优调节问题,提出了一种基于数据驱动的控制器,然后,采用基于ADP的框架实现控制器。该控制器由动作网络和评价网络组成。动作网络是为获取控制输入,评价网络是为产生性能值。两个网络都是由复数神经网络转化为实数神经网络。此外,还证明了权值估计误差和同步误差是最终一致有界(UUB)的。最后,将控制策略应用于复数复杂系统同步,同步误差最终收敛到0,有效解决了驱动网络和响应网络之间的同步问题。(2)研究了一类复数非线性系统的跟踪同步问题。首先,构造了增广复数跟踪误差系统。通过分离实部和虚部,将增广复数系统转化为实数增广系统。将复数系统的跟踪同步问题转化为实数增广系统的最优调节问题。为了解决增广系统的最优调节问题,提出了一种基于事件的控制器。然后,采用基于ADP的框架实现控制器,该控制器由动作网络和评价网络组成。设计动作网络,产生控制输入,设计评价网络,估计最优性能值。两个网络都是由复数神经网络转化为实数神经网络。最后,通过精心设计的事件触发条件,证明了跟踪误差和权值估计误差是最终一致有界(UUB)的,并排除了芝诺行为。将该算法应用于复数信号跟踪,跟踪误差最终收敛到0,有效解决了复数非线性系统的跟踪同步问题,并且采用事件触发,节省了计算资源。

基于非线性系统的递归终端滑模近似最优控制策略研究与应用

这是一篇关于自适应动态规划,递归终端滑模,事件触发,输入约束,扩张状态观测器的论文, 主要内容为在基于非线性系统的最优控制问题上,传统的经典控制理论具有明显的局限性。自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)融合了动态规划、强化学习和人工神经网络的思想,有效地克服了动态规划的产生维数灾的问题,并且在求解非线性近似最优控制方面展现了强大的优势。自适应动态规划控制策略与其他控制方法的有效融合,能更加体现其优越性和普适性,本文构造了一个由快速非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面组成的递归终端滑模面(RTSM),设计了基于递归终端滑模面的自适应动态规划(RTSM-ADP)控制策略,分别从系统存在执行器饱和、资源限制、模型不确定性、状态未完全已知等多个角度展开研究。本文的主要工作和贡献包括:(1)针对具有输入约束和外部干扰的非线性系统,本文提出了一种基于递归终端滑模的自适应动态规划控制策略,研究了非线性系统的最优一致性控制问题,针对工程实践中输入约束的问题,在设计控制器时引入非二次型函数,克服了饱和非线性问题。(2)基于所提出的控制策略,设计了一种新的事件触发机制,提出的事件触发机制确定了神经网络权重的更新时刻,并用Lyapunov方法证明了在所提出的触发机制下系统的整体稳定性,仿真结果表明该触发机制节约了网络通讯资源。(3)针对n阶内部状态未知的非线性系统,将建模不确定性、执行器故障以及外部干扰视为集总不确定性,并将集总不确定性作为一种新的状态加以增强,将广义故障观测器设计问题转化为状态观测器的设计问题,只用输入输出来重构系统内部状态,建立扩张状态观测器。设计了基于扩张状态观测器的递归终端滑模控制器,系统的总不确定性可以在控制动作中直接实时补偿,在控制器中消除扩张状态观测值以抵抗集总不确定性,有效的提高了响应速度和控制精度,通过Lyapunov方法证明了扩张状态观测器的收敛性以及系统的整体稳定性。(4)基于重构n阶系统内部状态变量组,克服了ADP控制器的设计依赖于系统的所有状态,本文仅用系统输入输出设计了基于自适应动态规划的近似最优补偿控制方案,通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的整体稳定性,并通过实验验证,证明了所提算法具有更快的响应速度和更高的控制精度。本文所提算法的基本结构都是单评价神经网络的结构,这种结构不仅可以保持神经网络权重的收敛性,而且可以通过评估评价神经网络的权重直接获得控制律。这样,可以避免自适应神经网络设计的复杂性,并极大地简化系统整体稳定性证明。对于每一个研究问题及提出的算法,文中均对系统进行了稳定性分析。在此基础上,以机械臂为研究对象,按照所提方法进行控制器设计,通过仿真实验和对比,一方面,证明了所提控制算法的有效性,另一方面,从节能性和工程可实现性的角度进行了进一步的分析。最后,针对设计的基于递归终端滑模的事件触发自适应动态规划控制策略,在the QNET VTOL 2.0垂直升降机系统完成实验验证,设计了Lab VIEW控制程序和整体控制流程,通过实物实验证明了所提方法在实际控制中的有效性。

基于数据驱动的复数系统同步研究

这是一篇关于数据驱动,复数系统,同步,事件触发的论文, 主要内容为近年来,同步问题由于其广泛存在于实际系统中而受到了国内外学者大量关注。同步是指通过设计控制器使得系统中所有节点的状态最终达到一个共同的状态。现有的同步系统主要分为两类:实数系统和复数系统。目前,对于实数同步系统的研究比较多,对复数系统同步问题的研究比较少,这是因为复数系统的动力学模型比起实数系统更加复杂,使得复数系统的同步控制器的设计更具挑战性。近十年来,数据驱动控制在实现系统同步领域得到了广泛的应用,但在复数系统中的应用还相对较少,因此,本文研究基于数据驱动的复数系统同步问题,主要研究内容如下:(1)研究了一类复数复杂系统的同步问题。首先,构造一个复数同步误差系统。通过分离实部和虚部,将复数误差系统转化为实数误差系统。将复数复杂系统的同步问题转化为实数误差系统的最优调节问题。为了解决实数误差系统的最优调节问题,提出了一种基于数据驱动的控制器,然后,采用基于ADP的框架实现控制器。该控制器由动作网络和评价网络组成。动作网络是为获取控制输入,评价网络是为产生性能值。两个网络都是由复数神经网络转化为实数神经网络。此外,还证明了权值估计误差和同步误差是最终一致有界(UUB)的。最后,将控制策略应用于复数复杂系统同步,同步误差最终收敛到0,有效解决了驱动网络和响应网络之间的同步问题。(2)研究了一类复数非线性系统的跟踪同步问题。首先,构造了增广复数跟踪误差系统。通过分离实部和虚部,将增广复数系统转化为实数增广系统。将复数系统的跟踪同步问题转化为实数增广系统的最优调节问题。为了解决增广系统的最优调节问题,提出了一种基于事件的控制器。然后,采用基于ADP的框架实现控制器,该控制器由动作网络和评价网络组成。设计动作网络,产生控制输入,设计评价网络,估计最优性能值。两个网络都是由复数神经网络转化为实数神经网络。最后,通过精心设计的事件触发条件,证明了跟踪误差和权值估计误差是最终一致有界(UUB)的,并排除了芝诺行为。将该算法应用于复数信号跟踪,跟踪误差最终收敛到0,有效解决了复数非线性系统的跟踪同步问题,并且采用事件触发,节省了计算资源。

多重攻击下的事件触发状态估计方法研究

这是一篇关于状态估计,厚尾噪声,多重攻击,学生t滤波,事件触发的论文, 主要内容为状态估计是实现在线监测、网络感知和控制的重要途径,被广泛应用于智慧城市、智能交通等领域。目前关于系统中状态估计问题的研究,大多数假定噪声是高斯分布下设计估计器,但是实际过程不可避免地存在建模误差或是数据传输过程出现多径传播等情况,使得过程噪声和量测噪声分布呈现具有厚尾特性的非高斯分布,为此需要研究非高斯噪声下的估计器设计问题。传感器需要完成大量数据同时传输,受限于通信带宽的约束,大量数据同时传输很可能导致信道堵塞、量测数据丢失等情况,使得状态估计精度大幅度降低。此外,通信网络传输往往存在恶意或无意攻击者,量测数据传输过程可能面临多类型攻击,传输数据的安全性和完整性遭到破坏,限制了状态估计精度。因此,本文针对随机非线性系统状态估计中的厚尾非高斯噪声、信道带宽受限、多重攻击等问题,研究了弹性抗攻击的状态估计方法,主要研究内容为:(1)针对过程噪声和量测噪声呈厚尾非高斯分布的随机非线性系统,考虑了系统同时存在多重物理攻击的状态估计问题,设计了事件触发弹性学生t扩展卡尔曼滤波方法。首先,用学生t分布近似噪声的概率密度函数;其次,设计基于量测变化量为阈值的事件触发机制减少量测传输次数,提升传输效率;引入两个相互独立的二元随机变量表征攻击;然后,选择估计误差协方差最小化作为优化准则,设计了事件触发下的抗攻击滤波器,实现了多重攻击下的状态估计;最终,给出了估计状态误差有界的充分条件。通过仿真对比验证了所设计滤波器的有效性。(2)针对带宽约束下且噪声呈厚尾非高斯特性的非线性系统,考虑攻击率已知的多重攻击下的状态估计问题,设计了基于贝叶斯准则的事件触发弹性学生t滤波器。假定已知攻击的概率,计算多重攻击下的量测概率密度函数,基于贝叶斯准则得出状态更新过程,获得事件触发下多重攻击下的学生t滤波器。提出了估计误差有界的充分条件,通过仿真对比和小车轨迹跟踪实验验证了所设计滤波器的有效性。(3)针对多传感器量测在攻击概率未知的时变多重攻击下的随机非线性系统的状态估计问题,设计了自适应学生t无迹卡尔曼滤波器,实现未知状态的准确估计和未知攻击率的估计。首先,计算攻击下量测的概率似然函数;其次,根据变分贝叶斯原理计算先验和后验概率密度函数的变分近似;然后,基于不动点迭代法和量测噪声自适应方法获得状态估计和攻击概率的估计;最后,分析了所设计自适应无迹卡尔曼学生t滤波器的稳定性。对比仿真和小车的轨迹跟踪实验验证了所设计滤波器的有效性。

基于自适应动态规划的无人艇集群最优控制研究

这是一篇关于水面无人艇,分布式集群,最优轨迹跟踪,状态观测器,事件触发的论文, 主要内容为近年来,随着智能化技术的不断发展,水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)在海洋工程领域的应用越来越广泛。相比于单艘USV,多艘USV的协同配合可以提高任务执行效率和扩大作业覆盖范围,具有广阔的应用前景和实用价值。集群轨迹跟踪控制是实现多USV协同作业的关键,其设计不仅要兼顾协同系统的计算资源,还必须考虑风、浪、流等时变未知因素的干扰以及系统各USV缺乏自主决策与自治能力的问题。为保证USV集群能够安全可靠地航行,本文考虑上述问题,结合自适应动态规划算法,对USV集群轨迹跟踪控制开展相关研究,主要研究工作内容如下:针对USV编队轨迹跟踪中存在的未知扰动和队形变化问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的最优反步控制方法。首先,基于虚拟结构法,建立USV编队控制框架,设计运动学和动力学编队控制器;其次,设计有限时间扰动观测器,实时估计补偿未知环境扰动;进而,针对编队队形变化的轨迹跟踪问题,提出基于最优反步控制的动态轨迹优化策略,并利用扰动观测器信息计算最优控制输入,实现USV编队轨迹跟踪的动态优化;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计编队控制系统的稳定性。仿真结果表明所提出的控制方法能够有效提高USV编队系统的鲁棒性和稳定性。针对模型信息不确定的多USV协同最优一致性问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器的分布式集群最优控制方法。首先,将控制理论与斥力场函数相结合,建立灵活决策的自组织USV集群机制;其次,设计分布式有限时间扩张状态观测器,以充分适应涵盖内部动态和外部不确定性/干扰的多种未知情况;然后,通过基于自适应动态规划的分布式控制架构,实现了个体USV的群体协调最优方案;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的集群闭环控制系统半全局渐进稳定。仿真结果表明,在考虑模型信息不确定的情况下,所提出的控制方法能够精确重构USV模型的集总未知项,有效提高无人艇自组织协同控制的灵活性和鲁棒性。针对USV集群数据交互频繁导致计算资源过度消耗问题,提出一种基于事件触发的分布式自适应最优控制方法。首先,基于触发误差函数,设计事件触发机制的触发条件;其次,将事件触发机制与自适应动态规划算法相结合,提出基于事件触发的自适应最优控制策略,同时给出由事件触发条件决定的神经网络权重更新规则;最后,采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的集群闭环控制系统半全局渐进稳定,并证明提出的事件触发控制策略不存在Zeno现象。仿真结果表明所提出的控制方法能够在保证USV集群系统稳定的前提下显著降低控制器的计算负担,缓解系统计算资源的过度占用。综上所述,本论文通过对多USV协同控制进行深入的研究,为模型信息不确定的USV集群控制系统设计提供新的方法与技术手段。这些研究成果不仅有助于推进USV协同技术的发展和海洋工程领域的应用,也为海上协同巡逻、救援、环境监测等任务的执行提供了可靠的技术支持。