摘 要

本文借助软件matlab对无人艇航迹跟踪DMC-PID控制进行仿真，建立无人艇的DMC-PID仿真模型。无人艇在水面航行时，系统存在长时滞，大惯性，非线性等问题，要建立精确的数学模型是比较困难的。无人艇在海上航行时易受到海浪等因素的影响，采用经典的PID控制难以达到比较好的航迹跟踪跟航向控制效果。为了实现更好的控制效果，基于预测理论，本文采用DMC-PID控制器，分别控制无人艇的转艏运动和操舵运动，来实现无人艇的航迹跟踪控制。动态矩阵控制（DMC）是预测控制的一种典型算法，动态矩阵控制主要包括预测控制，滚动优化，反馈校正三部分，控制易操作。预测控制是近年来在工业控制领域得到广泛应用的一种新型计算机控制技术，它有良好的跟踪性和鲁棒性以及跟踪响应，但抗干扰性不是很好。在水上航行时，无人艇存在比较严重的时滞情况，比如从打舵到无人艇行至预定的航向角需要反应时间，另外，从控制单元发出的控制信号到舵到达设定位置同样需要一定的时间，动态矩阵控制对处理带有大惯性、纯滞后的系统，有较强的鲁棒性和良好的跟踪性，有良好的应用前景。本文将应用DMC-PID控制技术应用在无人艇的航迹跟踪和航向控制上面，结合了与预测控制和传统PID的控制的优点在建立无人艇的DMC-PID仿真模型并用matlab对其进行仿真，分析DMC-PID控制器对无人艇航迹跟踪与航向控制的控制效果以及一些相关的性能指标。

论文主要研究了DMC-PID控制器对无人艇的转艏控制和操舵控制，来实现无人艇的航迹跟踪控制。

研究结果表明：从matlab对无人艇的DMC-PID控制仿真结果来看，DMC-PID控制器对无人艇的航向控制与航迹跟踪有比较好的控制效果，具有响应速度快，鲁棒性好，控制精度高，抗干扰能力强等优点。DMC-PID控制系统总体性能上优于传统PID控制。

关键词：无人艇；DMC-PID控制；航向控制；航迹跟踪

Abstract

With the help of MATLAB software simulation of the USV trajectory tracking DMC-PID, DMC-PID simulation model is established. The unmanned unmanned boat afloat, the system has long time delay, large inertia, nonlinear problems, it is difficult to establish a precise mathematical model. There is no boat sailing on the sea is susceptible to wave the factors, using conventional PID control can not reach the track heading with good control effect. In order to achieve better control effect, based on the forecasting theory, this paper adopts DMC-PID controller respectively control the unmanned ship yawing motion and steering movement, to achieve track unmanned ship tracking control. The dynamic matrix control (DMC) is a typical algorithm of predictive control, dynamic matrix control mainly includes predictive control, rolling optimization, feedback correction control and easy operation. The three part, predictive control is in recent years in industrial control For the field to get a new computer control technology is widely used, it has good tracking performance and robustness and tracking response, but the anti-jamming performance is not very good. Sailing on the water, the USV time lag is relatively serious, for example, from unmanned boat to apredetermined rudder to heading to the reaction time in addition, a control signal from the control unit sends to the rudder reaches a set position also needs a certain time to deal with the dynamic matrix control system with big inertia, pure lag, strong robustness and good tracking performance, and has good application prospect. This paper applies the DMC-PID control technology is used in trajectory tracking control. And the course of the USV, and combines the advantages of traditional PID control and predictive control in the DMC-PID simulation model of the USV and MATLAB the simulation analysis of DMC-PID control for unmanned The control effect and some related performance indexes of the ship's track and course control.

Paper mainly studies the DMC - PID controller of the USV turn bow and steering control, to achieve unmanned ship trajectory tracking control.

Key words: Unmanned craft; DMC-PID control; Course control; track following

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 无人艇的发展现状与应用 1

1.2 预测控制的产生和发展以及应用研究 1

1.3 本文主要内容 2

第2章 预测控制简介 4

2.1 预测控制理论的原理 4

2.2 预测控制的主要研究方向 7

2.3 工业应用的应用 7

2.4 预测控制的发展前景 8

2.5 本章小结 9

第3章 动态矩阵控制基本原理 10

3.1 模型预测控制理论 10

3.2 动态矩阵控制算法原理 11

3.3 DMC参数选取设计 14

3.4 DMC参数整定的一般步骤 17

3.5 本章小结 17

第4章 PID控制仿真研究 18

4.1 PID控制算法 18

4.1.1 模拟PID控制算法 18

4.1.2 数字PID控制算法 19

第5章 无人艇DMC-PID串级控制仿真研究 20

5.1无人艇的控制模型 20

5.2无人艇控制系统单位阶跃响应 20

5.3PID控制仿真研究 21

5.4DMC控制仿真研究 23

5.5DMC-PID串级控制仿真研究 23

5.6本章小结 26

第6章 总结 27

参考文献 28

致谢 29

第1章 绪论

1.1 无人艇的发展现状与应用

水面无人艇使用方便，并可以在危险或者在无法派遣有人舰船等领域独立执行任务，具有良好的性价比。在民用方面，无人艇可用于天气预报，水文探测等众多领域，具有良好的应用前景。水面无人艇的发展最早可追溯到第二次世界大战时期，以美国为代表的西方国家将无人艇的发展列为重要的发展方向，我国的无人艇技术与西方国家相比存在很大的差距。据相关报道，主要有哈尔滨工程大学等做过这方面的研究。无人艇绝大多数采用柴油机作为动力，推进形式采用喷水推进，具有传动机构简单，操纵性好，效率高等特点。无人艇采用无人遥控的操控方式，按预定方案自主运行，实现较为复杂。无人艇的设计涉及众多领域，主要技术包括如下几个：总体设计技术、自主控制决策技术、无线通信技术、环境感知技术、推进与架空技术等。上述技术本文均未具体聊到，在这里只是稍微提一下，对无人艇的技术有个大概的了解。无人艇在未来可能会发挥越来越重要的作用，我们应积极开展无人艇的各项关键技术的研究，推进无人艇的使用化进程。

1.2 预测控制的产生和发展以及应用研究

预测控制之前的发展起来的是现代控制理论，现控理论有很多的弊端，当我们把线控理论运用到实际工业控制中时，很难找到我们认为的比较准确的控制模型。在工控过程中，一些诸如环境等其它因素的影响，也会对现控理论的发展产生一定的影响。为了解决现控理论在工业控制过程中的局限性，人们在对控制算法的不断研究和探索中，预测控制算法就此诞生了。在所有的预测控制算法中，MPC（广义预测理论）是最早被提出来的预测控制算法，1978年，由Richalet首次总结出来控制算法。又过了几十年，美国的两名科学家通过进一步对测控理论的研究和探索发现，提出了对控制系统脉冲响应的预测控制算法。后来，人们开始研究基于阶跃响应的预测控制。1979年，Culter对动态矩阵控制控制进行了详细的阐述。

从最近几年控制理论的发展趋势来看，越来越多的国内外学者都投入到了关于预测控制理论方面的研究。由于预测控制与工业实际联系非常的紧密，所以预测控制有很强实用性，发展好了这门控制理论，能给工业的发展带来巨大的经济收益。我国的很多关于控制理论方面研究的科学家也开始着重研究预测控制理论，取得了一些很好的研究成果，我国的科学家将新的控制算法应用工业控制过程中，取得了很好的控制效果。对于预测控制理论的研究主要包括三个主要的方面：模型的预测，优化控制，以及利用反馈对每一步采样进行参数的校正。预测控制的最开始的研究对象一般为线性对象，后来随着对预测控制理论的研究和发展，预测控制的研究对象逐步扩展到非线性对象以及对于一些带有其它约束条件的控制系统都可以作为控制的对象。人们在对于预测控制发展的研究中还发现预测控制算法可以与传统的控制算法相结合，这也是本文研究的中点内容，即将DMC控制与传统的PID控制相结合，形成DMC-PID串级控制，这个在后面还会细说，这里只是稍微提一下。当然预测理论也可以与一些在传统控制的基础上发展起来的一些其它控制理论相结合，就比如预测控制业可以与现代控制理论相结合。

预测控制算法有很多种，但主要还是包括如下三种：MPHC、MPC（广义预测理论）、DMC（动态矩阵控制算法）。上述三种控制算法的核心就是优化控制，实际上预测控制算法就是属于一种优化控制算法，所以其对干扰的抵抗能力非常的差，后面再介绍DMC控制算法时会详细说到。前面说过了最开始的预测控制算法一般是以线性系统为控制的对象，这是因为预测控制是以控制系统的单位阶跃响应为模型，得到系统稳定的稳定时间，以此来确定控制算法中需要优化的步数以及采样周期的选取。

上一段说过预测控制基本上是以被控系统的单位阶越响应为控制模型，所以这就带来了一个比较大的问题，那就是对于非线性系统或者是不稳定的系统不能用此方法，因为非线性或者不稳定系统不能用单位阶跃响应进行描述，因为上述两类系统在输入单位阶跃响应信号系统最终并不会达到稳态值。为了解决这个问题，人们又是经过几年的研究，最后找到了解决办法。首先，预测控制算法的方法和步骤已经确定，我们并不能去改变，因为如果改变这两项的话相当于把预测控制算法整个改变了，我们可以从被控对象入手。1978年美国的以为科学家Clarke提出了以可控自回归积分平均滑动模型为被控对象的预测控制算法，这种方法完美的解决了上述问题，使得预测控制又可以非线性和不稳定系统甚至是一些其它的更加复杂的系统比如时变系统和非最小相位系统等作为被控对象，仍能得到非常好的控制效果。

1.3 本文主要内容

本文研究题目是一无人艇航迹跟踪为背景，设计DMC-PID控制器来实现对无人艇航迹跟踪。无人艇在水面航行时存在大惯性、长时滞、非线性等问题，难以建立精确的数学模型。无人艇在海上航行时，易受到海浪等外界因素干扰，采用传统的PID控制或者只采用DMC控制很难达到设计要求的控制效果。

所以，基于预测控制的相关理论，使用DMC动态矩阵控制与传统PID控制相结合，设计DMC-PID串级控制器，分别控制无人艇的操舵控制和转艏控制，来实现无人艇的航迹跟踪控制。具体的内容包括以下几点：

1. 阐述了课题研究的内容，非常简单的介绍了无人艇的发展现状及应用以及提了一下有关无人艇的相关技术；
2. 比较详细的介绍了预测控制理论的提出、深入研究以及应用研究；
3. 详细说明DMC控制的基本算法，以及一些相关参数的计算；
4. 设计DMC-PID控制器，建立无人艇的DMC-PID仿真模型并进行matlab仿真；
5. 分析DMC-PID控制器对航向和航迹跟踪的控制效果及性能指标，并进行调试，修正。

第2章 预测控制简介

由于DMC属于预测控制理论范畴，本章先介绍预测控制理论。

2.1 预测控制理论的原理

上一章节提到过，预测理论算法多种多样，目前我们最常见的两种预测理论算法为：GPC（广以预测理论）、DMC（动态矩阵控制）。尽管预测控制算法有很多种，但万变不离其宗，预测控制算法还是有一个基本的设计思路，各种算法之间的差别不能算特别大。预测算法通常的思路是基于被控对象的单位阶跃响应，根据系统达到稳定状态所需要的时间，确定需要的仿真步数，在控制过程中当前的采样时刻，根据阶跃响应的动态模型预测下一时刻系统的输出，这里要引入一个新的量那就是控制增量，因为没有这个量的话无法计算出下一时刻系统的输出，控制增量可以从系统单位阶跃响应的仿真图里得到。通过控制增量结合某个控制传递函数即可计算出下一时刻系统的输出，不同的预测控制算法函数也不同，所以其计算的方法也不一样。