文献综述
船舶航向控制是船舶运动控制最基本的内容。为了保障船舶在海上航行的安全性、操纵性和经济性，航向控制一直以来都是船舶控制领域中的一个重要研究课题。船舶航行于海洋，要求船舶能跟踪设定航向并且保持设定航向航行。船舶航向控制与船舶航向的经济性、操纵性直接相关，且关系到船舶航行的安全性和舰艇的战斗力，航向控制的稳定性和机动性是船舶操纵性能的重要衡量标志，因此，研究船舶航向控制具有重要的现实意义。船舶的航向控制直接影响到船舶的操纵性能、安全性能和经济性能，航向控制问题本身是一个复杂而重要的问题。不论何种船舶，为了完成使命，必须进行航向控制。船舶推进、运动与姿态的操纵控制、船舶运动机理等问题目前已经引起了学术界的广泛关注[1]。由于船舶运动具有大惯性、大滞后以及受外界干扰等特点,使得实际船舶的航向控制成为一个含有不确定性的非线性控制问题,因此,如何将有效的控制算法应用于船舶运动控制领域显得更为重要[2]。
干扰观测技术是处理外界干扰的一种有效方法，该方法是通过将外界干扰及模型造成的实际对象和标称模型输出的差异等效到控制输入端，然后在控制中引入等效补偿，实现对干扰的抑制。非线性干扰观测技术设计过程简单，待设计参数较少，易于工程实现。近年来，非线性系统的抗干扰控制问题已经引起学者们的极大关注。作为一种有效的干扰抵消策略，基于干扰观测器的控制(DOBC)得到了广泛地应用。它的基本思想是通过设计干扰观测器来估计干扰,并在前馈通道中予以补偿.目前,关于DOBC应用于非线性系统的研究越来越多[3]。针对带有干扰的一般非线性系统,文献[3]提出了基于干扰观测器的抗干扰控制策。
20世纪90年代初,出现了以Kokotovic及其合作者发展起来的backstepping设计方法，它是一种运用系统化的方式同时构造反馈控制律和相关联的控制李雅普诺夫函数的循环非线性设计方法，近年来引来了越来越多的学者的高度重视。它具有很好的设计柔韧性,设计者可利用“好的”非线性项，通过增加非线性阻尼来控制“坏的”非线性项，是目前解决不确定非线性系统控制问题的最有效途径之一，文献[4-8]给出这种设计方法。
文献[9-12]研究带有干扰观测器(Disturbance observer,DOB)的反馈控制系统。其中文献[9]中提出了在Hinfin;干扰观测器设计中兼顾鲁棒性设计指标和结构约束的频率加权函数的选取方法，利用加权函数选取的自由度，在干扰观测器低通滤波器设计中，实现Q-滤波器在截止频率上的高峰幅度与干扰抑制性能之间的最佳折中，使得干扰观测器在满足其幅度指标的条件下具有最优干扰抑制性能。文献[13]给出具有输入饱和的航向离散非线性系统鲁棒后推设计思路。首先，原系统通过变化得到一种新颖的能够预测变量船舶航向的离散非线性系统。然后利用后推技术进行该离散非线性系统的神经网络控制器设计。在控制器设计过程中，高阶神经网络用于逼近未知非线性方程，并且将输入饱和辅助系统引入存在输入饱和约束的船舶航向控制系统。基于李雅普诺夫理论，闭环系统的所有的信号被证明半全局一致最终有界并且航向跟踪误差趋近于零。
文献[14]针对一类不确定非线性受扰动系统，提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法。通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数，并引入传统PID控制，综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点，避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题，设计了船舶航向控制器。文献[15-16]给出了模糊PID控制器控制船舶航向的研究。文献[15]中阐述了在设计中讨论了模糊PID控制器的结构和PID参数的整定方法，同时在MATLAB中对模糊PID控制器和PID控制器进行了仿真，通过比较两种控制的仿真结果,，表明了模糊PID控制无论在响应速度、超调量还是在稳定误差等方面均优于PID控制。文献[17]给出了船舶航向鲁棒PID自动舵设计方法，以Nomoto方程作为船舶运动被控制系统的模型，给出了船舶航向PID型自动舵的传统设计方法，在考虑到船舶运动模型中参数不确定性和外界干扰的不确定性的基础上，建立了含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程，并利用Lyapunov 稳定性理论，提出了船舶航向鲁棒PID型自动舵设计方法。
文献[18]给出通过反馈线性化与自适应对象模型进行船舶航向稳定的思路，研究提出了一种基于自适应对象模型的反馈线性化控制器，提出了舰船航向稳定算法，文献中研究描述了一种由神经模糊近似的未知对象模型函数逼近的方法，提出了一种新的自适应控制方法，该算法的实现，可能构成导航决策支持系统的执行模块，将有助于提高自动化程度和导航安全性。文献[19]给出了基于自适应神经模糊干涉系统的船舶航向智能控制器的设计思路，在考虑舰船转向模型的非线性和模型参数不确定的条件下，结合神经网络和模糊逻辑系统的技术，提出了一种舰船航向非线性系统的自适应控制算法。其中介绍了自适应神经模糊干扰系统（ANFIS）的结构和特点，建立了舰船航向控制器，实现了在线参数估计的在线学习算法，利用模糊逻辑求解控制系统的不确定性问题，利用神经网络优化控制器参数。
2、课题的意义和价值
目前，水运是完成地区之间、国与国之间大宗货物贸易最有效、最经济最广泛的运输方式。船舶在海上航行时，不可避免地要偏离给定航向，导致这种现象的原因是船舶受到海风、海流、海浪等海洋环境扰动的影响。船舶航向的改变会导致较大的航向偏差，进而导致航行距离的增大及运输成本的增大，也会对船上的设备、货物及乘员产生不利影响。为了节省能源和尽快到达目的地，必须尽量减小航向偏差[20]。
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