科创中国

技术前景广阔，具备技术成果转移转化要求。

本发明所述的一种动力定位船的有限时间复合学习控制方法，考虑了存在系统输出约束和参数不确定性的动力定位船有限时间复合学习控制方法与现有技术相比的优点有： (1)本发明考虑了船舶作业过程中普遍存在的系统参数不确定这一问题，基于回归滤波、并行学习思想和动态回归扩张与混合过程设计复合学习律，在有限激励条件下确保参数估计收敛于其真值，放宽了参数估计对持续激励条件的依赖。此外，得益于动态回归扩张与混合过程的设计步骤，所有参数向量分量的收敛速度可以灵活调整，且不受激励水平的影响。 (2)本发明在实现有限激励条件下参数估计的同时，基于非对称积分障碍李雅普诺夫函数直接将期望行为指标强加于输出轨迹上，实现了对系统输出的直接约束。一方面避免了传统障碍李雅普诺夫函数在施加约束时需要将输出约束问题转化为误差约束问题从而导致的系统保守性增加，另一方面将积分障碍李雅普诺夫函数的适用范围扩展到了非对称边界条件下。 (3)本发明在实现输出约束和参数估计的同时，将并行学习推广到有限时间控制领域，提出了一种有限时间复合学习控制器，保证了参数辨识和轨迹跟踪的有限时间收敛，切实提高动力定位船作业的安全性和有效性，具有很强的工程意义。