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    船舶定位系統(tǒng)推力分配方法及策略研究

    2023-09-25 14:35:24余祥
    科技與創(chuàng)新 2023年17期
    關(guān)鍵詞:推進(jìn)器約束條件偏置

    余祥

    (安徽省淮河船舶檢驗局,安徽 蚌埠 233000)

    船舶動力定位系統(tǒng)(Dynamic Positioning System,DP)是利用船舶自身設(shè)備和先進(jìn)技術(shù)實現(xiàn)船舶在海上進(jìn)行自主控制的技術(shù)[3]。傳統(tǒng)的推力分配方法無法考慮到海洋環(huán)境的變化和復(fù)雜性,不能實現(xiàn)最優(yōu)的推力分配,從而影響了DP 系統(tǒng)的性能和船舶的操作效率[4]。推力分配方法和策略的研究可以為船舶動力定位系統(tǒng)的發(fā)展提供技術(shù)支持和理論指導(dǎo),提高船舶的定位精度和控制效率,進(jìn)一步提升海洋工程的安全性和可靠性。

    本文的研究目標(biāo)是探究船舶動力定位系統(tǒng)中的推力分配方法和策略,以實現(xiàn)船舶在海上的動力定位,使它能夠保持穩(wěn)定的位置和方向,并適應(yīng)各種海況條件。本文將分析船舶動力定位系統(tǒng)的應(yīng)用前景和發(fā)展趨勢,同時為未來的研究提供參考。

    1 推力分配問題數(shù)學(xué)模型

    推力分配是指對每個推進(jìn)器分配適當(dāng)?shù)耐屏头较?,以使水下平臺保持所需的位置和方向[5]。推力分配數(shù)學(xué)模型包括2 部分,即目標(biāo)函數(shù)和約束條件。目標(biāo)函數(shù)是要最小化或最大化的量,而約束條件是一系列需要滿足的限制條件。

    1.1 推力分配問題的約束條件

    假設(shè)動力定位船舶上配備了n個推進(jìn)器,其中有m個全回轉(zhuǎn)推進(jìn)器。為了控制船舶在水中的位置和方向,需要遵守以下等式約束[6]。

    推力平衡約束,所有推進(jìn)器產(chǎn)生的推力在X、Y、Z這3 個方向上的分量之和分別等于船舶在該方向上的總推力需求,即:

    式中:ΣFX、ΣFY和ΣFZ分別為所有推進(jìn)器在X、Y、Z、方向上產(chǎn)生的推力之和的數(shù)值;FXdemand、FYdemand和FZdemand分別為船舶在X、Y、Z方向上所需的總推力的數(shù)值。

    動力平衡約束,所有推進(jìn)器產(chǎn)生的推力與它對應(yīng)的功率之間應(yīng)該滿足一定的比例關(guān)系[7],即:

    式中:Pi為第i個推進(jìn)器的功率的數(shù)值;ni為第i個推進(jìn)器產(chǎn)生的推力向量所在平面與X-Y平面的夾角的數(shù)值;Pt為船舶所需的總功率的數(shù)值。

    全回轉(zhuǎn)推進(jìn)器約束,對于全回轉(zhuǎn)推進(jìn)器,它們的推力向量必須在水平面內(nèi)(X-Y平面)旋轉(zhuǎn)[8],即:

    對于全回轉(zhuǎn)推進(jìn)器來說,其推力向量只能在水平面內(nèi)旋轉(zhuǎn),因此其夾角為0°。

    1.2 推力分配目標(biāo)函數(shù)

    船舶推力分配的目標(biāo)函數(shù)通常可以表示為優(yōu)化問題,其中最常用的目標(biāo)是最小化船舶的總能耗或最小化某些特定限制條件下的航行時間。其中目標(biāo)函數(shù)用于確定每個推進(jìn)器的推力分配。

    一種常見的目標(biāo)函數(shù)是最小化總推力,可以表示為:

    式中:Ti為第i個推進(jìn)器的推力的數(shù)值。

    這個目標(biāo)函數(shù)的意思是希望所有的推進(jìn)器的推力總和最小,這將有助于降低燃油消耗和排放。

    另一種常見的目標(biāo)函數(shù)是最大化船舶速度,可以表示為vmax。

    1.3 建立數(shù)學(xué)模型

    船舶推力分配最優(yōu)化問題是指在船舶運行過程中,如何合理地分配船舶的推力,以達(dá)到最優(yōu)的船舶運行效果,包括節(jié)能、安全等方面的考慮。此問題可用數(shù)學(xué)模型來描述求解,具體步驟如下。

    首先,建立目標(biāo)函數(shù)。船舶推力分配最優(yōu)化問題的目標(biāo)是通過優(yōu)化船舶推力的分配,使得船舶在行駛過程中消耗的總能量最小化。因此,需要定義一個能量消耗的衡量指標(biāo),即目標(biāo)函數(shù),其表達(dá)式如下:

    式中:n為船舶數(shù)量的數(shù)值;m為每艘船舶的推進(jìn)器數(shù)量的數(shù)值;fij為船舶在不同的航速下每單位推力消耗的能量的數(shù)值;Tij為第i艘船舶中第j個推進(jìn)器的推力大小的數(shù)值。

    其次,確定約束條件。除了要最小化能耗外,還需要考慮一些實際情況下的約束條件,比如每艘船舶的總推力不能超過其最大推力,每個推進(jìn)器的推力大小必須在一定范圍內(nèi)。從而可以建立數(shù)學(xué)模型Fmin=Σi=1nΣj=1mfij(Tij),其約束條件為:s.t. Σj=1mTij≤Tmax,i(i=1,2,…,n),第i艘船舶的總推力不超過其最大推力;s.t.Tmin≤Tij≤Tmax,i(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m),每個推進(jìn)器的推力大小必須在一定范圍內(nèi)。其中,Tmax,i為第i艘船舶的最大推力的數(shù)值,Tmin和Tmax為每個推進(jìn)器的推力最小值和最大值。

    2 推力分配優(yōu)化算法研究

    在推力分配問題中,需要優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)并滿足約束條件。在實際應(yīng)用中,算法的選擇和效果會受到具體問題和場景的影響。因此,需要找到適合的算法。下面比較和分析一些常見的推力分配優(yōu)化算法。

    2.1 傳統(tǒng)推力分配優(yōu)化算法

    2.1.1 二次規(guī)劃算法

    此算法是一種基于二次規(guī)劃模型的推力分配方法。在這種方法中,將推力分配問題建模為一個二次規(guī)劃模型,然后使用優(yōu)化算法求解。即:

    式中:x為控制向量,表示每個推進(jìn)器的推力的數(shù)值;Q為正定的對稱矩陣,表示系統(tǒng)的損失函數(shù);c為一個列向量,表示各個推進(jìn)器的成本的數(shù)值;A和b為約束條件矩陣和向量,表示控制向量的線性約束條件。

    船舶推力分配問題可以通過二次規(guī)劃算法來求解。具體來說,假設(shè)船舶具有n個推進(jìn)器,設(shè)ui表示第i個推進(jìn)器的推力百分比,即0≤ui≤1,且sum{i=1}nui=1。設(shè)f(u)為性能指標(biāo)的函數(shù),目標(biāo)是最小化f(u),即:

    式中:u為推力分配向量,滿足上述約束條件。

    為了使用二次規(guī)劃算法求解上述問題,需要將f(u)展開成一個二次函數(shù),即:

    式中:Q為n×n的對稱正定矩陣;c為n維列向量。

    因此,上述問題可以被轉(zhuǎn)化為以下二次規(guī)劃問題:

    2.1.2 序列二次規(guī)劃算法

    序列二次規(guī)劃(SQP)算法是一種求解非線性約束優(yōu)化問題的算法。它的基本思想是將原始問題轉(zhuǎn)化為一系列二次規(guī)劃子問題進(jìn)行求解,通過迭代逼近最優(yōu)解[9]。

    SQP 算法將非線性規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為以下形式:

    式中:f(x)為目標(biāo)函數(shù);gi(x)和hj(x)為約束條件;x∈{R}n,為優(yōu)化變量;m和p分別為不等式約束和等式約束的個數(shù)。

    SQP 算法通過構(gòu)造每個迭代點的二次規(guī)劃子問題來近似原始問題。

    在船舶動力定位系統(tǒng)中,可以將推力分配問題看做一個序列二次規(guī)劃問題,即:

    2.2 自適應(yīng)組合偏置推力分配算法

    2.2.1 組合偏置算法原理

    組合偏置算法(Ensemble Biasing)是一種用于改善機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化能力的技術(shù)。該算法基于組合優(yōu)化和重要性采樣理論,通過結(jié)合多個基本模型來構(gòu)建一個更強(qiáng)大的集成模型,并且能夠在這些基本模型的預(yù)測結(jié)果上進(jìn)行修正,以提高集成模型的預(yù)測能力。

    組合偏置算法的基本原理是,通過訓(xùn)練多個基本模型來獲得多個預(yù)測結(jié)果。然而,由于基本模型可能會產(chǎn)生誤差或存在偏差,因此組合模型的預(yù)測結(jié)果也可能會受到偏差的影響。為了解決這個問題,組合偏置算法引入了重要性采樣理論的思想,即對基本模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)修正,以降低偏差的影響。

    2.2.2 偏置量大小的確定

    船舶組合偏置推力分配算法的目標(biāo)是實現(xiàn)船舶的直線行駛和橫向穩(wěn)定,其中偏置量是一個重要的參數(shù)。

    偏置量是指推力沿船舶縱向的分布不均勻,即船舶兩側(cè)推力不相等,從而產(chǎn)生一個對稱軸偏離船舶中心線的力矩。偏置量的大小與船舶的設(shè)計特點有關(guān),包括船型、吃水深度、推進(jìn)器位置等。

    常見的偏置量確定方法包括試驗和經(jīng)驗公式,具體如下。

    Holtrop-Mennen 經(jīng)驗公式為BT=0.005 24+0.002 29×(L/B)-0.037 6×(T/L)+0.045×(D/L)-0.563×(Cb)-0.194×(Cp),賴氏經(jīng)驗公式為BT=0.004 6+0.004×(L/B)-1.100 5×(T/L)+0.058×(D/L)-0.04×(Cp)。其中,L、B、T、D分別為船長、船寬、吃水深度和吃水線以下的船體高度的數(shù)值;Cb和Cp分別為船體系數(shù)和體積系數(shù)。

    3 結(jié)束語

    本文的主要內(nèi)容是關(guān)于DP 系統(tǒng)推力優(yōu)化分配模塊的研究:①首先,根據(jù)推進(jìn)系統(tǒng)的物理特性和上層控制器的要求,確定了相應(yīng)的限制條件。然后,以減少能耗、降低推力偏差、降低推進(jìn)器磨損并避免出現(xiàn)矩陣奇異性為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建了一個較為全面的推力分配優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。經(jīng)過以上步驟,成功建立了一個有效的推力分配優(yōu)化模型。②本文采用了二次規(guī)劃(QP)算法和順序二次規(guī)劃(SQP)算法來解決推力優(yōu)化分配問題。2 種算法都具有高求解精度,但在實時性方面,二次規(guī)劃有效集算法表現(xiàn)更優(yōu)??紤]到動力定位系統(tǒng)對精確度和實時性的要求都很高,因此認(rèn)為二次規(guī)劃算法更適合用于求解推力優(yōu)化分配問題。③為了解決可能出現(xiàn)的特殊海況或工況下的推力分配問題,設(shè)計了一種自適應(yīng)組合偏置方法。該方法能夠智能調(diào)整偏置量的大小和推進(jìn)器組合方式,從而實現(xiàn)全回轉(zhuǎn)推進(jìn)器角度變化的平穩(wěn)過渡,提高對控制力變化的響應(yīng)能力,進(jìn)而提高船舶的定位精度。

    本文探究了動力定位系統(tǒng)中推力分配部分的技術(shù),但是僅僅是其中的一小部分。目前仍然存在許多不足之處,需要進(jìn)一步改進(jìn)和研究。具體來說,需要關(guān)注以下2 個方面:①優(yōu)化推進(jìn)器推力數(shù)學(xué)模型以提高其精確性。實際工作中,推進(jìn)器與環(huán)境水流和船體發(fā)生相互作用,導(dǎo)致其數(shù)學(xué)模型相對于本文中使用的通用模型更加復(fù)雜。因此,需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)數(shù)學(xué)模型,以提高推力系統(tǒng)的控制品質(zhì)和適應(yīng)實際應(yīng)用的需求。②提高推力分配的響應(yīng)速度。本文使用的改進(jìn)遺傳算法可以處理非線性、非凸及有約束條件的推力分配目標(biāo)函數(shù)。然而,由于解算時需要進(jìn)行大量的搜索,計算工作量大,可能會面臨實時性的問題。尤其是對于動力定位系統(tǒng)這樣的實時性要求較高的應(yīng)用,必須提高推力分配算法的解算速度,才能使智能算法在實際工程中得到真正的應(yīng)用。

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