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基于改进粒子群优化算法的船舶推力分配研究
| 论文题名： | 基于改进粒子群优化算法的船舶推力分配研究 |
| 关键词： | 船舶动力定位系统;粒子群优化算法;推力分配;数学模型 |
| 摘要： | 随着深海资源的不断发现和开发，越来越多的船舶需要装备动力定位系统。船舶动力定位系统是指船舶在其控制系统的作用下，依靠船舶自身推进系统产生推力来抵御外部环境的干扰，使船舶保持在某一位置及艏向。推力分配部分是船舶动力定位系统不可缺少的一部分，其主要作用是：确定各个推进器的推力及方位角，以产生船舶控制系统所需要的横向、纵向力以及回转力矩指令。本文以装有七个全回转推进器的“海洋石油201”船为研究对象，使用仿真的方法对船舶推力分配问题展开深入的研究。 主要工作内容如下： (1)建立动力定位系统的数学模型，包括船舶运动状态空间模型、船舶运动环境干扰模型（包括风、浪、流的干扰）。设计一个PID控制系统，其中包括纵向、横向和艏向三个控制回路，每个控制回路都有一个PID控制器，将船舶最终期望的位置和艏向以线性叠加的方式给出，以保证控制系统给出合理范围的指令。通过船舶运动闭环仿真实验，验证所建立的模型及设计的PID控制系统。 (2)通过建立合适的目标函数和约束条件建立船舶推力分配优化模型，将船舶推进系统的能量消耗、推进系统与控制系统之间的推力误差、推进器的磨损等因素降到最低。分析船舶推进器性能衰减的三种原因，并根据推进器之间的相互影响以及推进器位置，给出各个推进器推力禁区设置的方法，以最小化船舶推力损失。 (3)以粒子群优化算法为基础的船舶推力分配方法通常存在收敛速度慢，求解精度不高的问题。因此，本文从粒子群优化算法自身参数及结构出发，结合多智能体思想，提出多智能体粒子群优化算法，算法中的每个智能体根据其邻域环境与其邻居进行竞争与合作的变异操作，模拟粒子群优化算法中粒子速度与位置的进化机制，并对全局最优智能体采用小范围搜索技术进行自学习操作，以提高算法精确求解问题的能力。 (4)以序列二次规划法为基础的船舶推力分配方法通常存在局部收敛，依赖于初始值的不足。因此本文将序列二次规划法作为局部搜索策略与粒子群优化算法相结合，提出序列二次规划粒子群优化算法，算法一方面保留了粒子群优化算法简单易于实现的特点，另一方面解决了序列二次规划法局部收敛，依赖于初始值的问题，使得算法具有快速、精确求解问题的能力。 (5)通过仿真方法对两种改进的船舶推力分配方法进行验证，并与基本粒子群优化算法进行对比分析。 |
| 作者： | 张开伟 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 赵大威 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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