摘要: |
动力定位(DynamicPositioning,DP)是一种通过控制船上的推力器产生推力向量来对风、浪和流等外部的作用力进行补偿,以使水面船舶的位置自动地保持在给定范围内的技术。本文的研究是基于挪威的新型动力定位产品GreenDP的基本设计思想,并对其作了适当的简化,目的是将线性模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)这一先进的控制技术应用到DP控制器的设计。
作者在合理的假设条件下,建立并推导出了简便的动力定位船舶的数学模型,并针对二阶波浪漂移力和海流等外界慢变的环境的作用力和力矩,建立了偏差模型,简化了环境扰动的建模。
引入平行参考坐标系,运用小角理论将船舶的低频运动模型线性化,得出了控制器设计用的数学模型,避免了繁琐的泰勒线性化的执行。
利用卡尔曼滤波的方法,将船舶的低频和高频运动信号分离,得到船舶运动状态的最佳估计,并结合风力前馈控制,设计了基于卡尔曼滤波的LQG动力定位系统。
本文在国内首次将MPC技术引入船舶动力定位系统的设计。由于MPC在约束处理方面的卓越优势,使得动力定位系统的工作点可以接近允许的操作范围的边缘,可以获得更高的性能和经济效益。此外,由于MPC算法本身具有一定的解耦作用,省去很多工作,并且能达到很好的控制效果。
本文通过大量的仿真试验得出结论:将MPC技术应用到船舶的动力定位系统是可行的,能够很好地处理推力器限制、操作区限制等约束,满足其控位精度的要求,并在快速性和稳定性方面都优于LQG控制。
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