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《中国舰船研究》近日在线发表了2024年第一期英文翻译版文章，题为
Tracking control of ships based on ADRC−MFAC
船舶自抗扰无模型自适应航迹控制
This paper aims to investigate the complex influence of environmental disturbances on unmanned surface vehicles (USVs) under real ocean conditions, and control USVs to overcome disturbances and realize path following.
An improved active disturbance rejection controller (ADRC) based on the model-free adaptive control (MFAC) law (ADRC−MFAC) is proposed to establish the non-linear relationship between the input data (rudder angle) and output data (heading angle, angular velocity), and identify the unknown disturbances of the system. In this way, stable heading control can be achieved. Combined with the adaptive line-of-sight (LOS) guidance law, it achieves accurate tracking control through dynamic heading control.
The simulation results show that the controller can control USVs to approach the preset path quickly and achieve a desirable tracking control effect under complex disturbances.
The research results do not depend on the specific model of USV and can provide valuable references for ship tracking control.
旨在研究船舶在真实海况下航行面临复杂环境干扰的影响，控制船舶克服干扰，实现航迹跟随、智能航行。
首先，将无模型自适应控制（MFAC）算法引入自抗扰控制器（ADRC）中，设计改进自抗扰无模型自适应控制（ADRC−MFAC）算法，通过ADRC跟踪系统的实时状态、识别系统所受未知扰动，根据MFAC建立输入数据（舵角）与输出数据（航向角、角速度）之间的非线性关系，实现稳定的航向控制。然后，结合自适应视线（LOS）制导策略，通过动态航向控制实现对航迹的精准控制。
仿真结果表明，所设计的控制器能够控制船舶快速航行至预设轨迹并沿轨迹行进，在复杂环境扰动下仍能够实现理想的航迹控制。
研究成果不依赖船舶具体模型，可为船舶航迹控制提供参考。
航迹控制系统框图
往期英文文章回顾：
1. Optimal obstacle avoidance design of autonomous underwater vehicle for cable laying based on model prediction control/基于模型预测的海缆铺设用水下航行器最优避障控制
2. Optimal trajectory tracking control of unmanned surface vehicle formation under unknown disturbances/未知扰动下的无人艇编队优化轨迹跟踪控制
3.Unmanned ship heading tracking control strategy with state quantization and input quantization/带有状态/输入量化的无人艇航向跟踪控制
4. Predefined time tracking control of underactuated surface vessel with input saturation/基于输入饱和的欠驱动水面舰艇预定义时间跟踪控制
编辑部整理了2019年以来出版的英文双语论文，每篇均对应出版了中英文两种语言版本，并按专业进行了分类。请点击“2019年以来双语版论文汇总”查看。
中国舰船研究
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