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1  引言

PID控制舵和自適應自動舵都是基于特定的船舶運動模型設計的，模型越精確，響應就越好。而船舶運動系統是一個大慣性、非線性、環境干擾復雜的系統，難以用一個精確的數學模型來描述。一個有經驗的舵手沒有掌握精確的船舶數學模型，卻能把船操縱好，而且在航道復雜或進行避碰操縱時，即使有自動舵仍一定要由人工進行操縱。模糊控制正是一種特別適合于那些難以用精確數學模型描述而主要依賴人工經驗的系統，因此本文將模糊控制應用到船舶航向控制中^[1]。

2 模糊控制概述

模糊控制是按一定語言控制規則進行工作的，這些控制規則是建立在總結操作者對被控過程所進行的手工控制策略基礎上的，或歸納設計者對被控過程所認識的模糊信息的基礎上的。因此，模糊控制適用于控制那些因具有高度非線性，或參數隨工作點的變動較大，或交叉耦合嚴重，或環境因素干擾強烈，而不易獲得精確數學模型和數學模型不確定或多變的這一類被控過程。其設計方法，目前多采用通過極大極小合成運算的推理合成法，它屬于直接試探法的一種^[2]。

2.1 模糊控制具有很多優點

⑴ 設計系統時不需要建立被控對象的數學模型，只要求掌握現場操作人員或者有關專家的經驗、知識或者操作數據。

⑵ 系統的魯棒性強，尤其適應于非線性時變、滯后系統的控制。

⑶ 由工業過程的定性認識出發，較容易建立用語言變量進行描述的控制規則。

⑷ 由不同的觀點出發，可以設計幾個不同的指標函數。但對一個給定的系統而言，其語言控制規則是分別獨立的，且通過整個控制系統的調節，可取得總體的協調控制。

2.2 模糊控制帶來的難點

概括來講，模糊控制是一種基于經驗的控制方法，具有內在的非線性和并行處理的機制，很難進行理論研究。正因為如此，雖然模糊控制在應用方面取得了公認的成功，但至今仍缺乏嚴密的理論體系和系統化的設計和分析方法，用戶只能憑經驗進行設計，再通過實驗反復調整，不僅費時費力，也很難達到理想的控制效果。這種理論落后實踐的狀況阻礙著模糊控制的深入發展和普及應用。概括的講，模糊控制主要存在以下的不足^[3]：

⑴ 控制精度不夠高。模糊控制是一種非線性控制，對語言變量值的劃分不可能太細，因此對控制的精度有一定的影響。由于實際中多采用二維的模糊控制，模糊控制器的輸出一般與誤差及誤差的變化有關，因此這種控制器只具有比例-微分控制作用，若模糊控制中不引入積分機制，從理論上來講是很難克服穩態誤差的。

⑵ 自適應能力差。這是因為在采用啟發式規則實現模糊控制時，已隱含的假設過程不會產生超出操作者經驗范圍的顯著變化。而當被控對象的參數隨著時間和環境的變化而變化時，由于一般模糊控制器沒有控制規則和參數調節的能力，因此，模糊控制器不能夠及時地調整自身的參數而適應對象的變化，從而使控制器對系統的一些參數是不敏感的，這說明模糊控制器具有較好的魯棒性，但是不具有自適應能力。

⑶ 容易產生振蕩。當控制規則的結構和覆蓋面不合理時，或者比例因子和量化因子選擇不合理時，容易使系統產生振蕩。尤其是當對中心的語言變量值的范圍選擇不當時，更容易產生這種情況。

⑷ 控制規則優化較困難。控制規則是反映人的經驗的，它是人的智能活動的總結。但是每個人的經驗總結總是因人而異的，因此對控制規則就存在著一個優化的問題。選擇什么樣的控制規則才是最合適的，目前還沒有一套行之有效的解決方法。所以在一些控制規則集合中，有時會產生控制的空檔。

3  雙模糊自適應控制器的自整定方法

為了彌補模糊控制的不足，將模糊控制與其它方法相結合是其發展的一種有效手段。采用模糊推理，對控制器參數進行自整定是克服系統不確定性、提高控制器性能、增強系統魯棒性的重要手段。在基本模糊控制器的基礎上，再引入一個或多個模糊控制器對其量化因子或（和）比例因子進行在線調節，使其成為自適應的模糊控制器。

3.1 模糊混合控制的必要性

在實現自適應模糊控制的過程當中，模糊控制器可調整的部分主要有：控制規則、隸屬函數、量化因子和比例因子。量化因子和比例因子的自調整是自適應模糊控制應用于實時控制中最有效的手段。近年來，許多研究者嘗試在這個方面用不同的方法改進模糊控制器（FC）的整定方法，使之設計更加容易和迅速。但自適應、自整定的FC至今還沒有一個統一、系統的設計方法，有時用非模糊方法去調整模糊系統，有時用模糊推理機制去調整非模糊系統，當然也有許多模糊推理機制用于模糊系統。此外，多數的已知關于自整定FC的研究工作都局限于一階慣性加純滯后的系統。但實際的過程對象一般都具有非線性、高階次、大滯后等特征，因此很難找到這樣簡單和精確的模型。因此，研究一種具有魯棒性、適應性強的并與過程的性質和FC的結構無關的自整定方法，將具有很大的實用價值。

因此，作者提出了一種基于專家知識的不依賴于模型的自整定方案，它與被控對象的特征和所采用的控制策略無關，僅根據過程當前的趨勢產生下一步的控制動作，而不是根據性能指標來產生下一步的動作。

在所有的可調參數當中，輸出比例因子由于直接決定控制器的輸出，相當于控制器的增益，對系統的性能有很大的影響，決定系統的控制性能和穩定性。而它的選取與設計者的的經驗有關，同時由于被控過程的非線性、高階次、時變性及隨機干擾等因素，僅一個固定的比例因子已不能滿足要求。在本文中，通過引入可調因子a不斷調整比例因子，從而使FC的輸出在線調整。而a的值是由另一個基于控制專家知識定義在e和Δe論域上的規則庫決定的?？梢?，它是用模糊來改進模糊的一種混合控制方法。

3.2 自適應混合模糊控制器的設計

下面討論所提出的具有魯棒性的參數自整定模糊控制器（Self-Tuning Fuzzy Logic Controllers ，STFLC）：

控制器的結構框圖如圖1-1。

    它實際上是位置式FC加模糊積分而形成的模糊參數自整定控制器。其中基本的模糊控制器是位置式的，它相當于PD型的控制器，由于不含有積分環節，會使系統存在穩態誤差，所以有必要對其加入一個積分器。而積分的引入方式有許多，在這里本文采用的是在清晰化之后的輸出處加入模糊積分。

4  船舶航向控制器的設計

    模糊控制器的隸屬函數定義在[-1,+1]上，控制器的輸入變量為e和Δe ，輸出變量為u，增益因子a的隸屬函數定義在（0,1]上，二者所用的隸屬函數是相同的，均為最普通的對稱、均勻全交迭（相鄰的隸屬函數函數有50%的重疊

）的三角形隸屬函數（兩邊為梯形）。

4.2 規則庫的設計

對于一個PD型的模糊控制器，它的規則可描述如下：

        R_Pd : If e is E andΔe isΔE then u is U                   (1.1)

    計算U的規則庫如表1-1所示?？烧{因子a的模糊規則描述如下：

        R_a : If e is E andΔe isΔE then a is a                  (1.2)

計算a的規則庫如表1-2所示：表1-2中的規則設計是與表1-1中的規則相聯系的，表1-2中的規則庫是基于表1-1的規則庫進行調整的，控制器任意規則的變化都可以引起a相應

的變化。