论文题名: | 船舶动力定位系统推力分配优化方法研究 |
关键词: | 船舶动力定位系统;推力分配;自适应遗传模拟退火算法;冗余能力 |
摘要: | 随着陆地上生物和矿产资源的日益紧缺,世界上的各个组织和国家纷纷开始将目光投向广袤的海洋,并在海洋资源探索上投入了大量的人力和物力,这在一定程度上促进了海洋装备技术的发展。船舶动力定位系统作为一种被广泛应用于海洋工程船上的具备高技术含量的海洋装备,其在海洋探索特别是在深海探测领域发挥着重要作用。推力分配环节在动力定位过程中发挥着至关重要的作用,它是连接控制系统和推进系统之间的纽带,直接决定了船舶上的各个推进器将要产生的推力的大小和方向。本文是通过仿真的方式对某工程船进行推力分配优化方法研究。 主要工作内容如下: (1)建立了动力定位船舶的三自由度运动数学模型以及风、浪、流等干扰力模型和推进系统模型等。还设计了动力定位系统PID控制器,并分别通过开环仿真和闭环仿真实验的方式验证了船舶模型的正确性和所设计的控制器的可行性。并且在综合考虑了控制系统输出的的给定推力(力矩)与推进系统产生的实际推力(力矩)之间的推力(力矩)误差、系统能耗、推进器的推力极限等因素之后,建立了通用的推力分配优化目标函数和约束方程,并在此基础上得出了船舶动力定位系统推力分配优化模型。 (2)针对自适应遗传算法仍然存在的部分“早熟”现象和局部搜索能力较差等不足,结合模拟退火算法可以在一定程度上接受恶化解和具有比较好的局部搜索能力等优点。于是本文将两种算法结合,提出了自适应遗传模拟退火算法的混合算法,其一方面更好的避免了“早熟”现象的出现,另一方面提升了求得全局最优解的能力。 (3)在使用序列二次规划算法进行寻优过程中,它往往具有收敛速度比较快,局部搜索能力比较强等优点,但是同时它也具有比较容易陷入局部最优解,且对初始解依赖比较强等的不足。因此,本文将它与遗传算法结合,提出了遗传序列二次规划的混合算法,其既可以发挥遗传算法的全局搜索能力,又可以发挥序列二次规划收敛速度快,局部搜索能力强的优点,同时解决了序列二次规划法依赖初始值的问题,提高了算法的求解精度和收敛速度。 (4)将自适应遗传算法和两种混合算法作为推力分配优化方法进行了仿真验证,并通过仿真结果对三种算法进行了对比分析。同时对推力分配冗余策略进行了仿真研究,其中主要模拟了单个侧推故障、两个侧推故障和单个主推故障三种故障情况,验证了目标船舶的推进系统的冗余能力。 |
作者: | 李红喜 |
专业: | 控制科学与工程 |
导师: | 夏国清 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 哈尔滨工程大学 |
学位年度: | 2018 |
正文语种: | 中文 |