耙吸挖泥船耙管姿態(tài)全自動自適應(yīng)控制技術(shù)研究與應(yīng)用

張紅升，周昭旭，何彥行

（中交疏浚技術(shù)裝備國家工程研究中心有限公司，上海 200082）

0 引言

耙吸挖泥船是航道開挖、圍堰造島重器，廣泛應(yīng)用于疏浚工程。近年來隨著大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展[1-2]，將人工智能和疏浚工藝相結(jié)合，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)疏浚作業(yè)智能化已成為新時期疏浚領(lǐng)域核心技術(shù)的發(fā)展方向[3-9]。

全自動收放耙過程中如何通過耙管絞車速度調(diào)節(jié)自適應(yīng)控制耙管姿態(tài)是全自動收放耙的關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)。建立耙管絞車自適應(yīng)控制策略與安全保護(hù)機(jī)制，保障收放耙過程中疏浚設(shè)備的安全是首要目標(biāo)。本文在分析全自動收放耙控制需求的基礎(chǔ)上，綜合考慮疏浚設(shè)備的安全穩(wěn)定，重點(diǎn)研究絞車自適應(yīng)控制技術(shù)，將先進(jìn)的自動控制和智能尋優(yōu)理念引入其中，設(shè)計(jì)了全自動收放耙過程絞車速度自適應(yīng)控制策略。

1 耙管系統(tǒng)介紹

耙吸挖泥船耙管安裝在船舷兩側(cè)，本體采用雙節(jié)柔性連接，40 余m 長，涉及水下作業(yè)。單個耙管系統(tǒng)配備3 臺絞車實(shí)現(xiàn)整個耙管的提升與下放，配備3 個伺服架，實(shí)現(xiàn)耙管舷內(nèi)和舷外的推出與收回，如圖1 所示。

圖1 耙管系統(tǒng)圖Fig.1 Suction tube system

耙管控制通過疏?？刂婆_的絞車手柄控制液壓絞車，實(shí)現(xiàn)耙管的收放。耙管控制方式如圖2所示。

圖2 耙吸挖泥船耙管控制方式圖Fig.2 Trailing suction dredger suction tube control method

當(dāng)控制器PLC 接收到絞車手柄的收/放開關(guān)量指令和速度模擬量指令時，分別發(fā)送至液壓系統(tǒng)電磁閥和流量信號放大卡，液壓系統(tǒng)起壓后模擬量指令通過放大卡轉(zhuǎn)化為液壓流量信號，共同驅(qū)動絞車液壓馬達(dá)動作。電磁閥信號驅(qū)動絞車的方向，流量信號控制絞車的速度。

2 控制需求與技術(shù)路線

傳統(tǒng)疏浚作業(yè)耙管控制由人工操作，工作量大、易疲勞、施工效率因人而異，而且受人員情緒化影響，安全穩(wěn)定性存在隱患。針對人員操作的局限性，設(shè)計(jì)了全自動收放耙控制邏輯，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行耙管姿態(tài)自適應(yīng)控制技術(shù)研究。針對耙吸船的作業(yè)特性，自主感知耙管位置，分階段設(shè)計(jì)控制流程，將傳統(tǒng)控制方式與智能學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)絞車速度自動控制策略，實(shí)現(xiàn)全自動收放耙過程耙管姿態(tài)的自適應(yīng)控制。

3 耙管姿態(tài)全自動自適應(yīng)控制策略

耙管姿態(tài)控制，通過動態(tài)調(diào)節(jié)3 個耙管絞車速度和繩長來實(shí)現(xiàn)。本節(jié)首先介紹耙管位置感知的方法，然后從舷內(nèi)、舷外吸口以上、舷外吸口以下3 個耙管位置分別提出耙管姿態(tài)全自動自適應(yīng)控制策略。

3.1 耙管位置自動感知

全自動收放耙設(shè)計(jì)了一套虛擬絞車手柄，通過模擬人工操作絞車手柄，進(jìn)行耙管的自動控制。根據(jù)耙吸挖泥船的施工工藝，耙頭、中管、彎管的位置劃分如表1 所示。

表1 耙管位置表Table 1 Location of suction tube

通過編碼器采集絞車鋼絲繩繩長，結(jié)合舷內(nèi)/舷外限位、高限位、吸口到位傳感器信號，疏浚控制系統(tǒng)自動實(shí)現(xiàn)耙臂位置感知。

將耙管位置分為3 個階段：舷內(nèi)、吸口以上、吸口以下。舷內(nèi)：耙頭、中管、彎管都在舷內(nèi)。吸口以上：耙頭、中管、彎管都在舷外位置，且均在吸口三管平以上。吸口以下：彎管吸口到位，耙頭、中管在吸口三管平以下。

3.2 舷內(nèi)絞車速度自適應(yīng)控制

3.2.1 放耙過程

耙頭、中管、彎管由擱墩拎至舷內(nèi)上限位，彎管絞車以固定最小速度進(jìn)行收。耙頭、中管絞車初始以設(shè)定速度收，過程中絞車速度根據(jù)上耙管垂直角度α和下耙管垂直角度β進(jìn)行自動調(diào)節(jié)，具體策略如下：

1）α ＞β時耙管下陷，耙頭絞車減速，中管絞車加速。

2）α ＜β時耙管上翹，耙頭絞車加速，中管絞車減速。

3）α=β時，耙頭、中管絞車以設(shè)定速度收。

接近上限位減速：根據(jù)設(shè)定的上限位減速距離LSH、當(dāng)前鋼絲繩長LN和上限位校準(zhǔn)繩長LCH，耙頭、中管絞車進(jìn)行三級減速，防止沖頂。具體策略如下：

1）LN＜LCH+LSH時，絞車一級減速。

2）LN＜LCH+LSH/2 時，絞車二級減速。

3）LN＜LCH+LSH/3 時，絞車三級減速。

當(dāng)上限位激活時，所有絞車停止動作。

3.2.2 收耙過程

耙管由上限位放至擱墩。彎管絞車以固定最小速度放。耙頭、中管絞車初始以設(shè)定速度放，過程中根據(jù)上、下耙管垂直角度自動調(diào)節(jié)絞車速度：

1）α ＞β時耙管下陷，耙頭絞車加速，中管絞車減速。

2）α ＜β時耙管上翹，耙頭絞車減速，中管絞車加速。

3）α=β時，耙頭、中管絞車以設(shè)定速度放。

接近擱墩限位減速：根據(jù)設(shè)定的擱墩限位減速距離LSG、當(dāng)前鋼絲繩長LN和擱墩校準(zhǔn)繩長LCG，耙頭、中管絞車進(jìn)行三級減速，防止高速撞擊擱墩：

1）LN＞LCG-LSG時，絞車一級減速。

2）LN＞LCG-LSG/2 時，絞車二級減速。

3）LN＞LCG-LSG/3 時，絞車三級減速。

當(dāng)擱墩限位激活時，所有絞車停止動作。

3.3 舷外吸口以上絞車速度自適應(yīng)控制

3.3.1 放耙過程

耙管由舷外上限位放置吸口到位三管平位置。耙頭、中管、彎管絞車以初始設(shè)定速度放，過程中根據(jù)上下耙管實(shí)時垂直角度進(jìn)行自動調(diào)速，策略如下：

1）α＞β時耙管下陷，耙頭絞車加速，中管絞車減速，彎管絞車加速。

2）α＜β時耙管上翹，耙頭絞車減速，中管絞車加速，彎管絞車減速。

3）α=β時，所有絞車以設(shè)定速度放。

彎管吸口到位減速：根據(jù)設(shè)定的彎管絞車到位減速距離、當(dāng)前鋼絲伸長和吸口到位校準(zhǔn)繩長，彎管絞車進(jìn)行三級減速。當(dāng)彎管吸口到位時，彎管絞車停止動作。

耙頭、中管吸口三管平減速：根據(jù)設(shè)定的吸口三管平減速距離、當(dāng)前鋼絲繩長和吸口三管平校準(zhǔn)繩長，耙頭、中管絞車進(jìn)行三級減速。當(dāng)吸口三管平到位時，絞車停止動作。

3.3.2 收耙過程

耙管由吸口到位三管平位置拎至舷外上限位。所有絞車以初始設(shè)定速度收，過程中根據(jù)耙管的垂直角度進(jìn)行自動調(diào)速：

1）α＞β時耙管下陷，耙頭絞車減速，中管絞車加速，彎管絞車減速。

2）α＜β時耙管上翹，耙頭絞車加速，中管絞車減速，彎管絞車加速。

3）α=β時，所有絞車以設(shè)定速度收。

當(dāng)耙管接近上限位時絞車進(jìn)行三級減速，控制方法與舷內(nèi)收耙減速策略一致。

3.4 舷外吸口以下絞車速度自適應(yīng)控制

吸口以下階段時，彎管絞車不動作，耙頭、中管絞車進(jìn)行全自動收放。該過程耙頭絞車速度恒定，到達(dá)設(shè)定著地深度前三級減速；中管絞車采用跟隨控制策略，根據(jù)上、下耙管垂直角度值實(shí)時調(diào)整速度。

該階段中管絞車若速度過大或過小會導(dǎo)致萬向節(jié)角度（上耙管垂直角度-下耙管垂直角度）過大，產(chǎn)生施工風(fēng)險。而絞車頻繁啟停，會影響液壓系統(tǒng)和絞車液壓馬達(dá)的使用壽命。通過常規(guī)PID 控制器已經(jīng)實(shí)現(xiàn)中管絞車速度的自動調(diào)控，但在實(shí)船測試時中管經(jīng)常存在超放現(xiàn)象。這是由于液壓系統(tǒng)的慣性以及流量放大卡校準(zhǔn)偏差等原因，并且常規(guī)PID 控制器的配置參數(shù)固定[10]，對運(yùn)行工況的適應(yīng)能力差，無法達(dá)到控制精度要求。

針對該問題，引入響應(yīng)速率快、自適應(yīng)能力強(qiáng)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對PID 控制器參數(shù)進(jìn)行智能尋優(yōu)調(diào)節(jié)構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能PID 控制器，實(shí)現(xiàn)中管絞車速度的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

3.4.1 智能PID 控制器系統(tǒng)圖

控制器由兩部分組成：1）常規(guī)PID，對受控對象形成閉環(huán)反饋控制；2）BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分根據(jù)受控對象的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，得到最優(yōu)的PID 控制參數(shù)。如圖3 所示。

圖3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID 控制器原理圖Fig.3 Schematic diagram of PID controller based on BP neural network

3.4.2 智能PID 控制器參數(shù)配置

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理可參考相關(guān)文獻(xiàn)[11-12]，下面闡述智能PID 控制器的設(shè)計(jì)流程。

1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置，見圖4。

圖4 智能PID 控制器-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Intelligent PID controller-neural network structure diagram

①采用單隱層網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.5 s；

②輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，分別對應(yīng)中管絞車實(shí)際速度、當(dāng)前鋼絲繩長和上、下耙管垂直角度實(shí)時值、萬向節(jié)角度期望值；

③綜合考慮控制器的實(shí)際響應(yīng)速率，設(shè)計(jì)隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為7；

④輸出層神經(jīng)元個數(shù)為3，分別對應(yīng)PID 的3個參數(shù)kp、ki、kd。

2）萬向節(jié)角度期望值：結(jié)合實(shí)際工藝，萬向節(jié)角度期望值固定為±1°。

通過采集中管絞車和耙管姿態(tài)信號，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)并計(jì)算最優(yōu)PID 控制參數(shù)，智能控制器實(shí)時輸出目標(biāo)速度，達(dá)到中管絞車速度最優(yōu)控制目的，保證全自動收放耙過程耙管姿態(tài)穩(wěn)定。

4 實(shí)船應(yīng)用

全自動收放耙絞車速度自動控制已部署于“新?；?”輪，并成功應(yīng)用于呂四、長江口等多個工程項(xiàng)目工地。

實(shí)船使用過程中，當(dāng)耙管在舷內(nèi)和吸口以上進(jìn)行全自動收放時，上下耙管垂直角度偏差最大不超過1°，當(dāng)耙管接近限位時，能有效減速，避免了高速撞擊。

當(dāng)耙管在吸口以下時，以放耙為例，當(dāng)耙頭深度為12.5 m 時，中管繩長由吸口三管平至耙頭到達(dá)設(shè)定深度的目標(biāo)伸長量為3.6 m，圖5 分別反映了采用常規(guī)PID 和智能PID 控制器時中管絞車鋼絲繩的實(shí)際伸長量。

圖5 中管絞車鋼絲繩實(shí)際伸長量Fig.5 Actual elongation of the steel wire rope of intermediate winch

根據(jù)實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果，盡管常規(guī)PID 控制器能夠基本滿足控制需求，但使用改進(jìn)的智能PID 控制器能夠?qū)崿F(xiàn)中管絞車速度精細(xì)化控制，進(jìn)一步降低了施工風(fēng)險。

5 結(jié)語

通過對全自動收放耙耙管姿態(tài)自適應(yīng)控制需求的分析，按耙管位置分階段詳細(xì)設(shè)計(jì)了絞車速度自動控制策略，實(shí)現(xiàn)了絞車速度的精細(xì)化自適應(yīng)調(diào)控，提高收放耙作業(yè)的安全性及智能化水平。通過“新?；?”輪的實(shí)船試驗(yàn)與應(yīng)用，該技術(shù)較人工操作控制精度高、自適應(yīng)能力強(qiáng)，初步實(shí)現(xiàn)了耙管智能控制，可推廣至其他耙吸挖泥船。