(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(72)發(fā)明人游政余楊吳德烽黃得壯胡瑞林武東杰黎國(guó)強(qiáng)田永笑陳孟申王媛李紫凝陳書(shū)涵公司35100一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人本發(fā)明提供一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)統(tǒng)差異化事件觸發(fā)機(jī)制：針對(duì)T-S模糊模型的每值根據(jù)系統(tǒng)前后狀態(tài)變化和模糊隸屬度函數(shù)E立設(shè)計(jì)；并執(zhí)行穩(wěn)定性條件與控制器協(xié)同求解：構(gòu)造含時(shí)變延遲特性的Lyapunov-Kr變換聯(lián)合求解控制器增益矩陣K基于無(wú)人船動(dòng)力定位系統(tǒng)在未知外部干擾作用下的動(dòng)力基于無(wú)人船動(dòng)力定位系統(tǒng)在未知外部干擾作用下的動(dòng)力模型，得到一般化的系統(tǒng)模型并進(jìn)行T-S等效模糊建?；谀：`屬度函數(shù)和系統(tǒng)狀態(tài)變化，引入自適應(yīng)事基于采樣控制原理，設(shè)計(jì)非周期采樣輸入下的模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)閉環(huán)系統(tǒng)，避免芝諾行為構(gòu)建新型Lyapunov-Krasoskii函數(shù)，基于Lyapunov穩(wěn)定性理論推導(dǎo)閉環(huán)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定條件，構(gòu)建不等式條件求解不等式得到系統(tǒng)控制增益矩陣K和事件觸發(fā)權(quán)值矩陣甲。設(shè)計(jì)模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)控制策略，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船動(dòng)力定位控制2采用非周期采樣與觸發(fā)協(xié)同設(shè)計(jì)：通過(guò)設(shè)定有界非周期采樣間并執(zhí)行穩(wěn)定性條件與控制器協(xié)同求解：構(gòu)造含時(shí)變延遲特性的Lyapunov-Krasovskii2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方示與事件觸發(fā)機(jī)制相關(guān)的第s個(gè)模糊規(guī)則對(duì)應(yīng)的當(dāng)前采樣時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)x(A)和上一次觸發(fā)傳輸系統(tǒng)狀態(tài)X的差值，當(dāng)前采樣時(shí)刻由上一觸發(fā)時(shí)刻1)個(gè)未觸發(fā)采樣間隔組成，定義為為非周期采樣間隔并滿足Tμ∈(t,,t3+1);Y,為正定權(quán)值矩陣為大于0的事件觸發(fā)閾值并滿足有界性和其中，表示第s個(gè)模糊子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)狀態(tài)變化率聯(lián)合計(jì)算。和3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方3其中sign為符號(hào)函數(shù)，exp表示以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，E?(θ(t)))為第s個(gè)模糊子系統(tǒng)的模糊隸屬度函4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法，其特征在于：所述非周期采樣與觸發(fā)協(xié)同設(shè)計(jì)具體為：采用有界非周期采樣間隔Tμ∈tm,TM],其中，t為采樣間隔下界，τ為采樣間隔上界，所有模糊子系統(tǒng)共享同一組采樣數(shù)據(jù)，觸發(fā)時(shí)刻序列{t?}為非周期采樣時(shí)刻序列{△}的子集。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方所述Lyapunov-Krasovskii函數(shù)具體為：其中，G(t)為狀態(tài)能量項(xiàng)，用于直接延遲積分項(xiàng)，通過(guò)時(shí)間間隔系數(shù)與擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)向量的乘積構(gòu)造，用于增強(qiáng)時(shí)變延遲分析的靈活性；V?(t)為歷史狀態(tài)能量積分項(xiàng)，對(duì)過(guò)去時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)能量進(jìn)行積分，調(diào)節(jié)歷史狀態(tài)對(duì)當(dāng)前穩(wěn)定性的影響權(quán)重；V?(t)為非對(duì)稱(chēng)加權(quán)積分項(xiàng)，結(jié)合當(dāng)前時(shí)間窗口的加權(quán)積分和未來(lái)時(shí)間窗口的負(fù)向積分，以降低穩(wěn)定性條件的保守性；V?(t)為雙重時(shí)滯變化率積分項(xiàng)，通過(guò)雙重積分覆蓋時(shí)滯變化率對(duì)系統(tǒng)導(dǎo)數(shù)的動(dòng)態(tài)影響，以提升對(duì)擾動(dòng)和噪聲的魯棒性。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方所述控制器增益矩陣K和事件觸發(fā)權(quán)值矩陣ψ通過(guò)矩陣合同變換求解：矩陣不等式轉(zhuǎn)換為線性矩陣不等式，K,和平s為線性矩陣不等式可行解。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方48.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法，其特征在于：所述觸發(fā)閾值隨系統(tǒng)穩(wěn)定自適應(yīng)增大；所述穩(wěn)定性條件通過(guò)構(gòu)造Lyapunov-Krasovskii函數(shù)并推導(dǎo)其時(shí)間導(dǎo)數(shù)小于零的充分條件實(shí)5一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明屬于無(wú)人船動(dòng)力定位控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法。背景技術(shù)[0002]隨著海洋開(kāi)發(fā)和利用需求的增長(zhǎng)，無(wú)人船被廣泛應(yīng)用于地貌勘探、水質(zhì)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，有效地支持眾多科學(xué)研究工作，而無(wú)人船的動(dòng)力定位系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)其在海洋環(huán)境中精確作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。需要指出的是，水面無(wú)人船在實(shí)際動(dòng)力定位過(guò)程中面臨著諸多挑戰(zhàn)：復(fù)雜多變的水動(dòng)力環(huán)境以及外部干擾的影響，導(dǎo)致無(wú)人船的動(dòng)力學(xué)模型高度非線性，同時(shí)無(wú)人船自身模型的不確定性進(jìn)一步導(dǎo)致系統(tǒng)建模困難。T-S模糊控制理論的出現(xiàn)為解決這類(lèi)問(wèn)題提供了新思路，其通過(guò)將非線性系統(tǒng)分解為一系列模糊規(guī)則和相應(yīng)的模糊子系統(tǒng)，從而將復(fù)雜的非線性系統(tǒng)等價(jià)建模為一組線性系統(tǒng)的加權(quán)組合形式。另一方面，無(wú)人船自身體積較小無(wú)法攜帶大量能源，其海上工作環(huán)境無(wú)法支持其頻繁往返進(jìn)行能源補(bǔ)充操作。為了節(jié)約系統(tǒng)資源、提高控制效果，采樣數(shù)據(jù)控制以其成本低、可靠性高和易于實(shí)施得到廣泛應(yīng)用。然而，在通過(guò)采樣數(shù)據(jù)更新控制輸出的過(guò)程中，必然會(huì)傳輸大量冗余信號(hào)，同時(shí)高頻率通信會(huì)極大地浪費(fèi)船舶通信和計(jì)算資源，增加元器件的損耗，縮短無(wú)人船的工作時(shí)間。為此引入事件觸發(fā)控制機(jī)制，與傳統(tǒng)的采樣控制模式相比，事件觸發(fā)控制僅在滿足特定條件時(shí)才激活通信，從而減少不必要的信號(hào)傳輸和更新。[0003]在為基于T-S模糊模型的無(wú)人船動(dòng)力定位模型設(shè)計(jì)事件觸發(fā)機(jī)制時(shí)，其觸發(fā)方式常被設(shè)計(jì)為固定閾值的靜態(tài)事件觸發(fā)機(jī)制，不能根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整觸發(fā)閾值進(jìn)而調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸頻率，由此難免會(huì)造成不必要的信息傳輸。由此部分學(xué)者進(jìn)一步提出根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整觸發(fā)閾值，在系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定的情況下減少控制信號(hào)的更新，節(jié)約系統(tǒng)通信資源。然而現(xiàn)有理論忽略了模糊系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特性和模糊隸屬度函數(shù)所蘊(yùn)含的信息，所有模糊子系統(tǒng)使用同一套事件觸發(fā)機(jī)制和觸發(fā)閾值，這必然導(dǎo)致控制結(jié)果的保守性，造成不必要的通信資源浪費(fèi)。發(fā)明內(nèi)容[0004]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷和不足，本發(fā)明提供一種基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法，其主要?jiǎng)?chuàng)新設(shè)計(jì)點(diǎn)包括：模糊子系統(tǒng)差異化事件觸發(fā)機(jī)制：針對(duì)T-S模糊模型中每個(gè)模糊子系統(tǒng)獨(dú)立設(shè)計(jì)觸發(fā)條件，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值函數(shù)(基于隸屬度函數(shù)和狀態(tài)變化率實(shí)時(shí)調(diào)整觸發(fā)閾值)實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約與觸發(fā)頻率優(yōu)化；非周期采樣協(xié)同設(shè)計(jì)：設(shè)定有界非周期采樣間隔，基于非周期采樣輸入，所有子系統(tǒng)共享采樣數(shù)據(jù)，觸發(fā)時(shí)刻序列為采樣時(shí)刻子集，避免芝諾行為；Lyapunov-Krasovskii函數(shù)構(gòu)造：通過(guò)時(shí)變延遲積分項(xiàng)和非對(duì)稱(chēng)加權(quán)積分項(xiàng)降低6非線性隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)：通過(guò)模糊隸屬度函數(shù)逼近無(wú)人船強(qiáng)非線性動(dòng)力學(xué)特性，設(shè)計(jì)事件觸發(fā)條件，觸發(fā)閾值根據(jù)系統(tǒng)前后狀態(tài)變化和模糊隸屬度函數(shù)E(θ(t))動(dòng)態(tài)調(diào)并執(zhí)行穩(wěn)定性條件與控制器協(xié)同求解：構(gòu)造含時(shí)變延遲特性的Lyapunov-的當(dāng)前采樣時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)和上一次觸發(fā)傳輸系統(tǒng)狀態(tài)的差值，當(dāng)前采樣時(shí)刻由上一觸發(fā)時(shí)刻個(gè)未觸發(fā)采樣間隔組成，定義為為非周期采樣間隔并滿足Tμ∈(t,t+1);W,為正定權(quán)值矩[0009]其中，和表示第s個(gè)模糊子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的新的事件觸發(fā)閾值和上一步的事件觸發(fā)閾值，觸發(fā)閾值更新函數(shù)δ,由模糊隸屬度函數(shù)和狀態(tài)變化率聯(lián)合計(jì)算。7個(gè)模糊子系統(tǒng)的模糊隸屬度函數(shù)。[0012]進(jìn)一步地，所述非周期采樣與觸發(fā)協(xié)同設(shè)計(jì)具體為：采用有界非周期采樣間隔Tμ∈[Tm,TM],其中，t,為采樣間隔下界，π為采樣間隔上界，所有模糊子系一組采樣數(shù)據(jù)，觸發(fā)時(shí)刻序列{t?}為非周期采樣時(shí)刻序列{A}的子集。[0013]進(jìn)一步地，所述Lyapunov-KV.(t),下標(biāo)1=1、2、3、4,其中，V?(t)為時(shí)變延遲積分項(xiàng)，通過(guò)時(shí)間間隔系數(shù)與擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)向量的乘積構(gòu)造，用于增強(qiáng)時(shí)變延遲分析的靈活性；V?(t)為歷史狀態(tài)能量積分項(xiàng)，對(duì)過(guò)去時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)能量進(jìn)行積分，調(diào)節(jié)歷史狀態(tài)對(duì)當(dāng)前穩(wěn)定性的影響權(quán)重；V?(t)為非對(duì)稱(chēng)加權(quán)積分項(xiàng)，結(jié)合當(dāng)前時(shí)間窗口的加權(quán)積分和未來(lái)時(shí)間窗口的負(fù)向積分，以降低穩(wěn)定性條件的保守性；V?(t)為雙重時(shí)滯變化率積分項(xiàng)，通過(guò)雙重積分覆蓋時(shí)滯變化率對(duì)系統(tǒng)導(dǎo)數(shù)的動(dòng)態(tài)影響，以提升對(duì)擾動(dòng)和噪聲的魯棒性。[0015]進(jìn)一步地，所述控制器增益矩陣K和事件觸發(fā)權(quán)值矩陣ψ通過(guò)矩陣合同變換求8[0021]進(jìn)一步地，所述觸發(fā)閾值隨系統(tǒng)穩(wěn)定自適應(yīng)增大；所述穩(wěn)定性條件通過(guò)構(gòu)造積分不等式放縮和Schur補(bǔ)引理轉(zhuǎn)換為線顯著降低通信資源消耗：通過(guò)模糊子系統(tǒng)差異化觸發(fā)機(jī)制和非周期采樣協(xié)同設(shè)提升控制穩(wěn)定性和魯棒性：基于時(shí)變延遲特性的Lyapunov-Krasovskii函數(shù)構(gòu)造附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明實(shí)施例基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法流[0027]圖3為本發(fā)明實(shí)施例基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制閉環(huán)系9統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。S001:步驟S1:建立無(wú)人船在未知外部干擾作用下的動(dòng)力定位系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)[0040]步驟S1-1:建立無(wú)人船未知外部干擾下的三自由度全驅(qū)動(dòng)動(dòng)標(biāo)系下的縱蕩線速度v(t)、橫蕩線速度v,(t)和艏搖角速度r(t)組成的向量。無(wú)人船慣性坐在地球表面的慣性坐標(biāo)系。u(t)=[uu?u?]∈R3表示由船舶推進(jìn)器產(chǎn)生的縱向推力u?、橫向推力u?和轉(zhuǎn)向力矩u?組成的三維控制輸入向量，w(t)=[w1w?w?]∈R3表示受風(fēng)、浪、流等影響產(chǎn)生的橫向干擾力w?、縱向干擾力w?和艏搖干擾力矩w?組成的系統(tǒng)外部擾[0041]通過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換有如下關(guān)系：階導(dǎo)數(shù)。v(t)=-M?1Gn(t)-M?1Nv(t)+=[x;(t)x?(t)x?(t)x?(t)x;(t)x?(t)]?∈R?進(jìn)一步定義如下一般化的無(wú)人船動(dòng)力定位系統(tǒng)模型：[0044]步驟S1-2:借助于T-S模糊理論對(duì)上述系統(tǒng)等效T-S模糊化，通過(guò)一系列模糊規(guī)則描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為：統(tǒng)輸出矩陣，y(t)為系統(tǒng)測(cè)量輸出，z(t)為系統(tǒng)控制輸出；θ?(t),θ?(t),……,θ?(t)模糊隸屬度函數(shù)E(O(0)定義為,模糊子集隸屬度[0047]步驟S2-1:對(duì)事件觸發(fā)機(jī)制模糊化，為每個(gè)模糊子系統(tǒng)設(shè)計(jì)相對(duì)應(yīng)的事件觸發(fā)機(jī)如果E?(t)為N,E?(t)為N2……,E?(t)為N,則：前采樣時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)x(A,)和上一次觸發(fā)傳輸系統(tǒng)狀態(tài)的差值，當(dāng)前采樣時(shí)刻A由上一觸發(fā)時(shí)刻個(gè)未觸發(fā)采樣間隔組成，定義為發(fā)閾值并滿足有界性條件別表示預(yù)定義的事件觸發(fā)最小閾值和最大閾值。[0048]步驟S2-2:基于當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)和模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)變化函和表示第s個(gè)模糊子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的新的事件觸發(fā)閾值和上一步的事式中第s個(gè)模糊子系統(tǒng)的第(j+1)個(gè)觸發(fā)時(shí)刻t,+1由上一觸發(fā)時(shí)刻和直到滿足觸(t?,t2,…tj,tj+1……)(A第μ個(gè)非周期采樣間隔Pμ=[A,A+1】,事件觸發(fā)必定發(fā)生在非周期采樣時(shí)刻，故任意非周期采樣時(shí)刻P通過(guò)進(jìn)行劃分，且,Tμ=A周期采樣時(shí)間和模糊子系統(tǒng)觸發(fā)時(shí)間關(guān)系如圖4所示。[0052]步驟S3-2:非周期采樣輸入下的模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)控制器形式如下：式中K表示第s個(gè)模糊子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的控制器增益?；诓襟ES3-1中的區(qū)間序列劃分結(jié)果，將x(t;)=x(A)-e(A)代入式(13),并進(jìn)一步得到采樣輸入下基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位閉環(huán)控制系統(tǒng)如下：S004:步驟S4:構(gòu)建Lyapunov-Krasovskii函數(shù)，基于Lyapunov穩(wěn)定性理論推導(dǎo)閉環(huán)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定條件，構(gòu)建不等式條件。L(t)=t-A,L?(t)=A+1-t,4(t)=t-hL(t)ξ(t)=[x(t)x?(A)x(A)上式中*表示對(duì)稱(chēng)矩陣的對(duì)稱(chēng)塊部分，I。為n階單位陣，0nx(1-1)n表示n行(1-1)列隔劃分后得到的參數(shù)，φ?(t)和φ2(t)為采樣間隔劃分后的結(jié)果，1?(t)和?(t)為采樣區(qū)間[0058]進(jìn)一步，通過(guò)構(gòu)造新型Lyapunov-Krasovskii函數(shù)，結(jié)合自由權(quán)矩陣零等式和模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)條件，通過(guò)Schur補(bǔ)引理構(gòu)建得到基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定的充分性條件如下：對(duì)于tμ∈[tm,TM],l=1、2,ψ=1,2...8,i∈n,s∈n,給定符合條件的各符號(hào)定義如下：三?=-J?,J]MJ?,J?]-(5?J?(P-P)J?-JRJ?)+J?Q?J?I?=[√hZ,√SiZ,√2ASZ,√hZ],構(gòu)造及證明過(guò)程如下：式中函數(shù)各項(xiàng)為：+L?(t)ξ”(t)(JOJ?-s?J?(?-O-L(1)ξ”(t)(s?J?(P-P2)J?+5(1)(1?(1)J?Q.J?+1,(t)J?Q-2I,(t)[J?S?(s?J?-J?)+J?S?(s?Js)]ξ(t).V?(1)≤5(1)[22?(t)(hZp1Z?+s?Z+2(1)(JOJ?-sJ4(Q-O?)J4)ξ(t)+2(ZJ?+ZJ??)(30)+ξ”(t)[2?(t)(ΩZQ-1Z+s?ZQ+ξT(t)(L?(t)J?QJ?+(t)J?+(|+EJ?)H(4J?+B?K,(J?-V(t)+zT(t)z(t)-γ2w(t)w(t)值矩陣Ψs,實(shí)現(xiàn)基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制。[0069]通過(guò)對(duì)步驟S4構(gòu)建的不等式動(dòng)力定位閉環(huán)系統(tǒng)控制增益矩陣K,和權(quán)值矩陣，具體如下：對(duì)于Tμ∈[tm,TM],C=1、2,ψ=1,2...8,ien,s∈n,給定符合條件的值gs>0,w>0,0<λu<1,0<h<1,0<h?<1及參數(shù)8。若存在正定矩陣W、O、PQ和平?以及維數(shù)合適的矩陣和非奇異矩陣H使得以下矩陣不等式成立：則無(wú)人船動(dòng)力定位控制系統(tǒng)控制器增益K=K,H,事件觸發(fā)權(quán)值矩陣△?=-diag{0,O?,Q,Q,-I},△可得式(37)、(38),進(jìn)一步定義：W=HWHT,O?=HO,H,P=HP?HT,N=HNHT,K?=KH?,G?=HC,?？刂圃鲆婢仃嚭褪录|發(fā)權(quán)值矩陣可由上式逆變[0072]圖1為本發(fā)明實(shí)施例基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)明提出的基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)的控制方案的有效性以及節(jié)約通信資源方面的優(yōu)越性。C??=[00-0.002000.01],C=[13303×3][0078]非周期采樣控制輸入,其模糊隸屬度函數(shù)Es(θ(t))E?(x?(t))=φ(x?(t)(-3-2√3+(4+2√3)coE?(x?(1)=φ(x?(t)(4+2√3-(4+2√3)cE?(x?(t))=φ?(x?()(-3-2√3+(4+2√3)coE?(x?(t)=Ω?(x?(t)(4+2√3-(4+2√3)最大值=0.50,四個(gè)模糊子系統(tǒng)事件觸發(fā)初值入。均設(shè)定為0.001,采樣間隔劃分參數(shù)h=0.3,h?=0.5,最小采樣間隔Tm=0.0001s,最大采樣間隔TM=0.20s,擾動(dòng)抑制水平[0081]無(wú)人船受到的外部干擾隨時(shí)間變化的狀態(tài)空間軌跡如圖8所示，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：的無(wú)人船動(dòng)力定位控制系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制增益矩陣K和事件觸發(fā)權(quán)值矩陣，如下：81=82=8?=g?=0.1,w=0.1。為排除非周期采樣帶來(lái)的不確定性影響并與其他觸發(fā)機(jī)制比較，采用周期性采樣且系統(tǒng)采樣周期設(shè)定為μ=0.20s。相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5—圖10所示。其中，圖5為無(wú)人船位置與艏搖角狀態(tài)空間軌跡圖，圖6為無(wú)人船縱蕩線速度、橫蕩線速度和艏搖角速度狀態(tài)空間軌跡圖，圖7為無(wú)人船閉環(huán)系統(tǒng)控制輸入軌跡圖，圖8為無(wú)人船受到的外界擾動(dòng)狀態(tài)空間軌跡圖，圖9為四個(gè)模糊子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的觸發(fā)時(shí)刻以及觸發(fā)區(qū)間圖，圖10為四個(gè)模糊子系統(tǒng)各自的自適應(yīng)觸發(fā)閾值變化軌跡圖。[0090]從圖5和圖6的仿真結(jié)果來(lái)看，系統(tǒng)能夠在外界擾動(dòng)作用下仍然保持系統(tǒng)穩(wěn)定，論證了本發(fā)明提出的基于模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的無(wú)人船動(dòng)力定位控制方法的有效性，同時(shí)該方法具有一定的魯棒性并具有擾動(dòng)抑制水平為γ的H干擾衰減水平，在工程應(yīng)用中具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。[0091]在本次仿真驗(yàn)證中，設(shè)定仿真時(shí)間40s,傳統(tǒng)的時(shí)間觸發(fā)機(jī)制所有模糊子系統(tǒng)都在相同時(shí)間進(jìn)行觸發(fā)，各個(gè)模糊子系統(tǒng)均觸發(fā)200次。而傳統(tǒng)的事件觸發(fā)機(jī)制所有模糊子系統(tǒng)都采用一樣的觸發(fā)機(jī)制，換言之所有模糊子系統(tǒng)都是一樣的觸發(fā)頻率。而本方法中四個(gè)模輸率為26.875%,相較于傳統(tǒng)方法極大減少了數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)進(jìn)而減少了不必要的信息傳輸，有利于延長(zhǎng)無(wú)人船的工作時(shí)間，節(jié)約系統(tǒng)通信資源和降低控制成本。同時(shí)隨著系統(tǒng)趨于穩(wěn)定，自適應(yīng)事件觸發(fā)閾值不斷增大，信息傳遞次數(shù)不斷減少，實(shí)現(xiàn)事件觸發(fā)次數(shù)和通信頻率的動(dòng)態(tài)調(diào)整，進(jìn)而有效避免冗余信息的傳遞，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船動(dòng)力定位的自適應(yīng)控制。[0092]綜上可以看出，本發(fā)明實(shí)施例展示了本發(fā)明的以下突出特性：計(jì)非周期采樣輸入下的模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)控制器，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船的動(dòng)力定位。該方法有效解決了無(wú)人船動(dòng)力學(xué)模型高度非線性情況下系統(tǒng)建模困難的難題，極大降低了控制器設(shè)計(jì)過(guò)程的保守性，提供了更為靈活的設(shè)計(jì)框架。另一方面該方法在實(shí)現(xiàn)預(yù)定控制效果的同時(shí)保證系統(tǒng)的H性能指標(biāo)，使得系統(tǒng)具有一定的魯棒性，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用場(chǎng)景。[0093]2、本發(fā)明提出的模糊自適應(yīng)觸發(fā)機(jī)制基于系統(tǒng)當(dāng)前采樣狀態(tài)、上一時(shí)刻的觸發(fā)狀態(tài)和模糊隸屬度函數(shù)內(nèi)部信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，能夠在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，有針對(duì)性的進(jìn)行事件觸發(fā)和信號(hào)傳輸，從而更有效地節(jié)約無(wú)人船內(nèi)部通信和計(jì)算資源。同時(shí)本發(fā)明的模糊自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制基于非周期采樣輸入，能夠有效避免芝諾行為的出現(xiàn)，即避免了有限時(shí)間間隔內(nèi)無(wú)限次觸發(fā)導(dǎo)致的系統(tǒng)失控現(xiàn)象。[0094]基于同一種發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，該計(jì)算機(jī)設(shè)備包括：一個(gè)或多個(gè)處理器，以及存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序；程序包括程序指令，處理器用于執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的程序指令。處理器可能是中央處理單元(CentralProcessingUnit,CPU),還可以是其他通用處理器、數(shù)字信號(hào)處理器(DigitalSignalProce集成電路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門(mén)或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件等，其是終端的計(jì)算核心以及控制核心，其用于實(shí)現(xiàn)一條或一條以上指令，具體用于加載并執(zhí)行計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)一條或一條以上指令從而實(shí)現(xiàn)上述方法。[0095]需要進(jìn)一步進(jìn)行說(shuō)明的是，基于同一種發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行上述方法。該存儲(chǔ)介質(zhì)可以采用一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號(hào)介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是但不限于電、的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤(pán)、適的組合。在本發(fā)明中，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。[0096]需要說(shuō)明的是，除非另外定義，本發(fā)明使用的技術(shù)術(shù)語(yǔ)或者科學(xué)術(shù)語(yǔ)應(yīng)當(dāng)為本發(fā)及類(lèi)似的詞語(yǔ)并不表示任何順序、數(shù)量或者重要性，而只是用來(lái)區(qū)分不同的組成部分。“包括”或者“包含”等類(lèi)似的詞語(yǔ)意指出現(xiàn)該詞前面的元件或者物件涵蓋出現(xiàn)在該詞后面列舉并非限定于物理的或者機(jī)械的連接，而是可以包括電性的連接，不管是直接的還是間接的。相對(duì)位置關(guān)系也可能相應(yīng)地改變。[0097]以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非是對(duì)本發(fā)明作其它形式的限制，任何熟悉本專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員可能利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容加以變更或改型為等同變化的等效實(shí)施例。但是凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何簡(jiǎn)單修改、等同變化與改型，仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的保護(hù)范圍。[0098]本發(fā)明不局限于上述最佳實(shí)施方式，任何人在本發(fā)