船舶动力定位系统模型预测控制研究

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动力定位(Dynamic Positioning,DP)是一种仅依靠推进器的推力调节,实现船舶位置和艏向自动保持的复杂船舶控制技术。随着我国海洋经济的不断发展,船舶DP系统在海洋工程装备中的重要作用日益凸显。DP系统中采用的控制方法和控制分配策略关乎船舶的性能和作业安全,也影响着船舶作业的经济性和环保性。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)方法具有处理约束和优化性能的特点,因此为了解决国际上近年来提出的绿色DP或区域定位问题,达到降低DP船舶能耗的目的,进行船舶动力定位系统模型预测控制的研究是必要的。本文在综合考虑状态估计方法、控制方法和控制分配策略的基础上,围绕最优性和约束条件的处理问题,深入研究船舶动力定位系统模型预测控制方法,实现了约束条件下的DP船舶定点定位和区域定位。具体研究内容主要包括以下四个方面:首先,针对DP船舶建立了时域下操纵性和耐波性统一模型;根据波浪力的作用机理,提出将随船速变化的流体记忆效应引入时域下的船舶运动模型中;统一模型的建模中以作用力叠加方式代替了传统的运动叠加方式,并建立了风、浪、流海洋环境干扰模型。仿真结果表明,船舶和环境模型构成的仿真系统能够对海洋环境下船舶的运动响应进行较准确的模拟,通过流体记忆效应随船速的变化情况和作用力对比,验证了流体记忆效应在操纵性和耐波性统一模型中的耗散作用。其次,从DP系统常用的多种位置参考系统的测量原理出发,针对DP船舶张紧索、水声、全球卫星定位三种位置参考系统,提出了基于非线性测量方程的状态融合联邦估计方法。此方法着重考虑了位置参考系统的原始测量值到船舶位置间非线性关系对状态估计的影响,利用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)方法针对三种位置参考系统分别设计滤波器,并运用无重置联邦滤波结构根据各位置参考系统滤波器的估计协方差信息动态分配权重实现多传感器数据融合,解决了船舶DP系统中涉及的海浪滤波和慢变环境干扰的估计问题。仿真结果表明,状态融合联邦估计方法可有效处理滤波器模型中船舶运动方程和传感器测量方程所存在的非线性因素,实现对船舶状态和慢变环境干扰的估计,同时联邦滤波结构能够很好地实现多个冗余位置参考系统的数据融合功能,验证了提出的基于非线性测量方程的状态融合联邦估计方法的可行性,提高了对船舶运动状态和慢变环境干扰力的估计精度。再次,通过分析已有的DP船舶位置区域约束形式,结合确保闭环系统稳定的终端不等式约束MPC思想,提出一种符合船舶运动客观实际特征的椭圆形式位置区域约束条件。在此基础之上结合双模预测控制思想,在保证系统稳定的前提下实现区域定位和定点定位。基于DP船舶的多种位置参考系统状态融合联邦估计得出的船舶状态进行模型预测,针对区域定位,在双模预测控制结构中引入了具有慢变环境干扰补偿能力的内部控制器,实现在位置区域约束内部对状态融合联邦估计所得慢变环境干扰力的补偿,达到降低能耗的目的;而当船舶超出位置区域约束时,利用具有终端不等式约束的MPC外部模式控制器使船舶重新进入位置约束范围之内,两者结合实现降低能耗的绿色DP控制效果。同时,采用不断缩小终端约束集的方法达到定点定位的目的。仿真结果表明,具有慢变环境干扰补偿功能的内部控制器,可以起到降低能耗的作用,DP船舶模型预测控制方法能够实现低能耗情况下的区域定位和常规的定点定位。最后,在控制分配问题中引入滚动时域优化思想,将MPC控制时域内的多步控制合力预测值和推力预测值分别用于控制分配的约束条件和优化目标函数,用多步优化代替传统的单步优化,使得推力输出不但满足当前的分配目标,而且考虑未来的预测控制合力变化趋势。针对有约束情况下的DP船舶控制分配,采用扩展推力矢量方法处理全方位推进器控制分配中方位角度所导致的非线性问题,对于圆形区域表示的非线性推力范围利用正多边形逼近的方法实现非线性约束到线性不等式约束间的转换。仿真结果表明所提出的控制分配方法可使船舶的位置和艏向响应都较采用二次规划控制分配方法时更加平稳,推进器方位角的变化幅度更小,推力响应速度更快,通过推力的平滑变化达到降低功率消耗和减小推进器磨损的目的。本文针对船舶动力定位系统模型预测控制问题,综合考虑状态估计方法,控制方法和控制分配策略三个方面提出了解决约束条件和性能优化的方法。
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