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船舶推力分配优化算法及其应用研究
| 论文题名： | 船舶推力分配优化算法及其应用研究 |
| 关键词： | 船舶推力分配优化算法;多智能体;控制器 |
| 摘要： | 进入21世纪以来，陆地资源日渐匮乏，世界各国对海洋资源开发不断深入。由于海洋自然环境复杂多变，在执行相关海上任务过程中，船舶必须要依赖动力定位系统保持自身姿态相对稳定或缓慢变化。推力分配作为动力定位系统的关键部分，其作用是将上层控制器的期望合推力与力矩控制指令合理分配给每个底层推进器，它将直接影响船舶海上作业的灵活性、稳定性和船舶姿态调整精度。本文对船舶推力分配优化算法及其应用展开研究，具体研究内容如下： 针对船舶推力分配问题，本文以推力分配误差、推进器能耗和磨损等为优化目标，结合推进器物理约束，介绍了非线性推力分配集中式优化模型，提出线性推力分配分布式优化模型，利用其分布式架构有效降低了优化空间维度和模型复杂度。 本文基于非线性推力分配集中式优化模型，阐述伪逆法、序列二次规划算法和差分进化算法等典型推力分配集中式优化算法基本原理，设计改进的差分进化算法，总结各种优化算法的局限性，在静态推力分配需求下，开展了仿真实例对比和分析。 本文将推进器视为智能体，结合本文提出的线性推力分配分布式优化模型，设计了一种面向推力分配的多智能体分布式优化算法。该算法通过添加分布式协同辅助变量解决分布式力矩误差分享与传递问题，构造扇形区域映射算子处理推进器物理约束，有效降低了船舶推力分配计算复杂度。静态推力分配仿真实例展示了该优化算法的优化效果和故障优化重构能力。 本文将推力分配优化算法应用于船舶动力定位系统中。基于MATLAB/Simulink软件平台，利用船舶系统仿真工具箱，搭建了包含环境负载的船舶动力定位仿真系统，设计并实现了基于多智能体分布式优化算法的推力分配模块。本文对比分析了集中式优化算法和多智能体分布式优化算法的动态推力分配优化效果以及故障优化重构能力。仿真结果表明本文提出的多智能体分布式优化算法具有更高的推力分配精度和更强的推力分配优化重构能力。 |
| 作者： | 卢晓孟 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 赵金 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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