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面向远程移动污染源排放监测的激光雷达跟踪控制研究

杨钰潇  
【摘要】:当前我国港口船舶大气污染形势严峻。根据交通运输部公布的数据,截止2019年底,包括内河、沿海、远洋运输在内的全国累计货运量约为74亿吨,货物周转量103963.04亿吨公里。《中国船舶和港口空气污染防治白皮书》显示,不同燃料油的含硫量存在较大差异。船舶所使用的燃油大多为残渣油,因此对于燃油含硫量这一指标,船用燃油高达车用柴油的100至3500倍。为全面治理港口船舶大气污染,我国设立了船舶大气污染物排放控制区,并推行“船用燃油限硫令”,要求所有航行于内河排放控制区内的船舶,必须使用含硫量小于等于0.1%的燃油。同时,要求海船国际航船在国内全水域使用的燃油其含硫量不得高于0.5%。这对海事部门落实监管职责带来了极大挑战。传统的登船提取油样第三方送检的监管方式随机性大、覆盖面窄,而利用船舶移动污染源排放监测技术可以预先筛选疑似使用超标燃油船舶,这种方式能够提高监管效率,并已逐渐应用于海事监管中。基于差分吸收原理的大气测污激光雷达是监测船舶污染源排放的有效手段之一,具备监测范围广、监测精度高、不受风力因素限制等方面的优点,但也存在无法快速捕捉并精确跟踪排放源的问题。这两方面的不足限制了激光雷达的推广与普及,也对进一步完善针对激光雷达的跟踪控制技术提出了要求。具体而言,当前的大气测污激光雷达存在以下技术问题:首先,激光雷达现有的工作模式无法满足快速定位出烟口的要求;第二,外部环境微小扰动会在目标处产生较大偏差;第三,现有的控制器难以满足实际激光雷达系统快速跟踪目标的需要;第四,执行器的饱和特性削弱控制性能,甚至威胁系统稳定。因此,针对上述问题,本文综合考虑了船舶移动污染源出烟口检测与跟踪控制器设计两方面内容,开展了面向远程移动污染源监测的大气测污激光雷达跟踪控制研究,主要研究内容如下:(1)针对港口实际图像受多变环境影响,与训练集图像之间产生数据漂移的问题,提出了一种基于鲁棒单边对齐域自适应的港口船舶图像出烟口检测方法。通过将经典的深度学习目标检测网络与迁移学习中基于特征的域自适应方法相结合,在使用RPN网络生成候选框并利用卷积神经网络提取候选区域特征的基础上,提出能够抑制目标域和源域之间数据分布差异的鲁棒单边对齐方法。将存在数据漂移的两域特征,通过相同的映射函数映射到同分布的高维空间,进而提高了对于候选区域的分类性能,解决了实际场景图像与训练集图像间的数据漂移问题,增强了目标检测方法对不同场景下图片的适应能力。(2)针对港口外部环境和激光雷达自身不确定性影响跟踪监测准确性的问题,提出了一种基于时延观测器扰动补偿的激光雷达积分滑模跟踪控制方法。首先利用积分滑模控制对参数变化的鲁棒性特点,提出了基于积分滑模的抗扰跟踪控制算法。在此基础上,考虑到环境扰动与模型不确定性的集总扰动上界难以准确获知的问题,根据时延控制相关理论,设计了时延观测器,增加了积分滑模抗扰控制器对连续扰动信号和不确定参数的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效地补偿环境不确定扰动以及激光雷达的模型不确定性,实现准确的跟踪控制效果。(3)针对现有控制算法难以在扰动存在下实现快速跟踪的问题,本文提出一种基于非奇异固定时间终端滑模的自定义时间快速跟踪控制算法。首先,设计了全新的固定时间终端滑模面,能够实现系统状态在滑模面的上的收敛时间上界为只与一个参数有关的常数。然后,根据固定时间收敛的趋近律,设计出非奇异固定时间终端滑模控制方法,使得包括趋近段和滑模阶段在内的总的收敛时间具有可自主设计的上界,从而实现了激光雷达扫描机构快速跟踪给定旋转轨迹的控制目标。(4)针对不确定干扰存在下激光雷达扫描机构的执行器输入饱和问题,提出了一种基于极限学习机与辅助系统的输入饱和补偿跟踪控制算法。首先,利用执行器的饱和特性,设计能够补偿执行器饱和的辅助系统,并提出基于辅助系统的激光雷达饱和补偿控制方法。然后在此基础上,考虑到系统集总扰动对跟踪控制的影响,引入基于高斯核函数的极限学习机算法,设计了基于极限学习机辅助系统的激光雷达输入饱和补偿跟踪控制方法。一方面,通过显式地参数学习方式,快速地估计系统的集总扰动,另一方面,对执行器饱和特性进行补偿,保障了系统在扰动与饱和特性存在下的准确跟踪。综上所述,本文构建了“图像快速捕捉,控制器精准跟踪”的激光雷达跟踪控制系统,为远程移动污染源排放的跟踪监测提供了理论支持,为差分吸收激光雷达的技术实现与推广普及提供了前期保障。


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