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龍圖騰網獲悉大連海事大學申請的專利具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119024848B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411145117.9，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法是由史國友;喻淑蘭;史佳卉設計研發完成，并于2024-08-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法，通過將預設性能控制方法與有限時間理論相結合，并引入附加控制方法與飽和補償機制，保證了跟蹤收斂時間、位置誤差以及速度誤差的離線自定義，實現了欠驅動的矢量化設計；通過設計輔助動態濾波器設計虛擬控制律避免了微分通脹現象；通過考慮內外部擾動以及執行器飽和條件下，基于自適應神經網絡與單參數學習算法為欠驅動船舶設計船舶縱向控制律與船舶轉向控制律，并協調了自適應神經網絡、執行器飽和補償技術與指定性能控制之間在設計與控制性能上的缺陷，此外本發明能夠保證船舶跟蹤誤差在指定時間內受限到一個預定義的領域內，克服了輸入飽和對跟蹤誤差收斂性能的影響，使得在跟蹤控制中的位置誤差和速度誤差在預定義的收斂時間內到達指定的范圍。

本發明授權具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法在權利要求書中公布了：1.一種具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：建立具有控制輸入飽和函數的三自由度欠驅動MSV的數學模型； 建立的所述具有控制輸入飽和函數的三自由度欠驅動MSV的數學模型，包括欠驅動船舶運動學方程、欠驅動船舶動力學方程以及控制輸入飽和函數； 所述欠驅動船舶運動學方程的表達式為 式中：x,y,ψ分別表示大地慣性坐標系下欠驅動船舶的縱向、橫向位置以及艏搖角；u,v,r分別表示附體船體坐標系下欠驅動船舶的縱向、橫向速度以及轉向速度； 所述欠驅動船舶動力學方程的表達式為 fuυ＝m22vr-d11u fvυ＝-m11u-d23r-d22v frυ＝m11-m22uv-d32v-d33r 式中：υ＝[uvr]T分別表示附體船體坐標系下欠驅動船舶的縱向、橫向速度以及轉向速度；f＝[fufvfr]T表示船舶模型在縱向、橫向速度以及轉向方向的非線性動態項；τ＝[τu0τr]T且τu與τr分別表示欠驅動船舶的縱向與轉向控制輸入；τw＝[τwuτwvτwr]T且τwu,τwv,τwr分別表示縱向、橫向以及轉向上遭受的外界未知時變環境擾動；m11,m22,m33表示慣性矩陣中的參數；d11,d22,d23,d32,d33表示欠驅動船舶系統的非線性水動力阻尼矩陣中的參數； 所述控制輸入飽和函數的表達式為 式中：τMj表示欠驅動船舶推進系統提供的最大控制力或力矩，且τMj＞0，j＝u,r，τcj表示控制輸入指令，且記中間變量Δτu＝τu-τcu,Δτr＝τr-τcr； S2：基于三自由度欠驅動MSV的數學模型，并根據預設期望軌跡定義跟蹤誤差變量與速度誤差變量； S2中定義的所述跟蹤誤差變量的表達式為 式中：xe,ye,ψe分別表示橫向位置誤差、縱向位置誤差以及艏搖角誤差；xd,yd,ψd分別表示預設期望軌跡的橫向位置、縱向位置以及艏搖角； 所述速度誤差變量的表達式為 式中：a1,a2,a3表示常數；γ＝[γu,γv,γr]T表示虛擬控制律α＝[αu,αv,αr]T的濾波形式；tanh·表示用于約束附加控制信號β1,β2,β3的函數；ue,ve,re分別表示欠驅動船舶的縱向速度誤差、橫向速度誤差以及轉向速度誤差； S3：構建預定義指定時間性能函數，獲取關于跟蹤誤差變量與速度誤差變量的預設性能邊界條件，且基于預設性能函數邊界條件，根據預定義指定時間性能函數對跟蹤誤差變量與速度誤差變量進行非線性變換，獲取位置誤差轉換變量與速度誤差轉換變量； 具體包括以下步驟： S31：構建預定義指定時間性能函數，其表達式為 式中：表示設計參數；Tf表示自定義的預定義收斂時間；表示自定義的收斂控制精度，即時間t大于等于Tf時，系統的誤差要收斂到范圍內；且ρt滿足ρ0表示預定義指定時間性能函數的初始值； S32：當時，則定義跟蹤誤差為eη＝η-ηd； 其中eη＝[eη,1,eη,2,eη,3]T＝[xe,ye,ψe]T，η＝[x,y,ψ]T，ηd＝[xd,yd,ψd]T； 定義速度誤差為eυ，其中eυ＝[eυ,1,eυ,2,eυ,3]T＝[ue,ve,re]T； 則根據預定義指定時間性能函數獲取關于跟蹤誤差變量與速度誤差變量的預設性能邊界條件； 所述跟蹤誤差變量的預設性能邊界條件為 -ρη,1＜xe＜ρη,1 -ρη,2＜ye＜ρη,2 -ρη,3＜ψe＜ρη,3 式中：ρη,i＝ρt且i＝1,2,3； 所述速度誤差變量的預設性能邊界條件為 -ρυ,1＜ue＜ρυ,1 -ρυ,2＜ve＜ρυ,2 -ρυ,3re＜ρυ,3 式中：ρυ,i＝ρt且i＝1,2,3； S33：根據預定義指定時間性能函數對跟蹤誤差變量與速度誤差變量進行非線性變換，獲取位置誤差轉換變量與速度誤差轉換變量； 所述位置誤差轉換變量的表達式為 式中：eη,ii＝1,2,3表示位置誤差eη的第i個元素；zη,ii＝1,2,3表示位置誤差轉換變量且滿足 所述速度誤差轉換變量的表達式為 式中：eυ,ii＝1,2,3表示速度誤差eυ的第i個元素；zυ,ii＝1,2,3表示速度誤差轉換變量且滿足 S4：根據跟蹤誤差轉換變量構建用于軌跡跟蹤的虛擬控制律，并根據虛擬控制律設計用于避免對其求導導致的微分爆炸的輔助動態濾波器； 具體包括以下步驟： S41：根據位置誤差轉換變量構建用于軌跡跟蹤的虛擬控制律，其表達式為 且軌跡跟蹤虛擬控制律的矢量表達式為 式中：A＝diaga1,a2,a3,β＝[tanhβ1,tanhβ2,tanhβ3]T；k＝diag[k1,k1,k2]，k1、k2為常數；Ψη＝diag[Ψη,1,Ψη,2,Ψη,3],φη＝diag[φη,1,φη,2,φη,3],ρη＝diag[ρη,1,ρη,2,ρη,3]；Ψη,i,φη,i表示中間參數變量，i＝1,2,3且αι,ι＝u,v,r分別表示縱向速度虛擬控制律、橫向速度虛擬控制律以及轉向速度虛擬控制律；表示ηd的一階導；Jψ表示將船體坐標系與大地坐標系下的信息進行轉換的旋轉矩陣； S42：根據虛擬控制律設計用于避免對其求導導致的微分爆炸的輔助動態濾波器，且所述輔助動態濾波器的表達式為 式中：γ表示一階輔助動態濾波器；表示時間常數；γι0表示一階輔助動態濾波器γι的初始值；αι0表示虛擬控制律αι的初始值； 并定義濾波誤差為根據所述濾波誤差記一階輔助動態濾波器γ的導數 S5：根據三自由度欠驅動MSV的數學模型與速度誤差轉換變量，構建船舶軌跡跟蹤控制器的附加控制律與自適應參數控制律； 所述船舶軌跡跟蹤控制器的附加控制律的表達式為 式中：μu,μr,k4均為常數；β1,β3表示由于執行器飽和約束效應而無法實現的虛擬控制信號；β2表示用于橫向提供穩定性以解決飽和條件下的欠驅動問題的附加控制信號；分別表示β1,β2,β3的一階導；Ψυ,i,φυ,i表示中間參數變量，i＝1,2,3且Θv表示船舶軌跡跟蹤控制器的自適應參數，且 表示Θv的估計值；Φvs即為ΦvZv表示中間參數變量，且ΦvZv＝||svZv||+|φυ,2ζυ,2zυ,2|+1；Zv＝[u,v,r,ρυ,2,ve]T表示神經網絡NN模型的輸入向量；svZv＝[sv1Zv,…,svnZv]T表示神經網絡NN模型的徑向基函數向量；表示神經網絡NN模型的權重向量；ζυ,2表示設計參數；ε2表示逼近誤差； 所述船舶軌跡跟蹤控制器的自適應參數控制律的表達式為 式中：Θu,Θv,Θr表示船舶軌跡跟蹤控制器的自適應參數；分別表示Θu,Θv,Θr的估計值；分別表示的一階導；bu,bv,br,lu,lv,lr均表示設計常數；Φvs,Φus,Φrs即為ΦvZv,ΦuZu,ΦrZr均表示中間參數變量，ΦuZu＝||suZu||+|φυ,1ζυ,1zυ,1|+1，Zu＝[u,v,r,ρυ,1,ue]T表示神經網絡NN模型的輸入向量，suZu＝[su1Zu,…,sunZu]T表示神經網絡NN模型的徑向基函數向量，表示神經網絡NN模型的權重向量；ε1表示逼近誤差；ζυ,1表示設計參數；Zr＝[u,v,r,ρυ,3,re]T表示神經網絡NN模型的輸入向量；ΦrZr＝||srZr||+|φυ,3ζυ,3zυ,3|+1，srZr＝[sr1Zr,…,srnZr]T為神經網絡NN的徑向基函數向量，神經網絡NN模型的權重向量；ε3表示逼近誤差；ζυ,3表示設計參數； S6：根據輔助動態濾波器、附加控制律以及自適應參數控制律構建船舶軌跡跟蹤控制器；且所述船舶軌跡跟蹤控制器包括船舶縱向控制律與船舶轉向控制律； 所述船舶縱向控制律的表達式為 所述船舶轉向控制律的表達式為 式中：k3,k5表示設計參數； S7：根據船舶軌跡跟蹤控制器實現具有輸入飽和的欠驅動船舶自適應神經指定時間軌跡跟蹤控制。

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