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潜式浅海海底管线检测维修船航行与坐落运动特性和智能控制技术研究
| 论文题名： | 潜式浅海海底管线检测维修船航行与坐落运动特性和智能控制技术研究 |
| 关键词： | 水下潜器;海底管线检测;检测维修船;运动特性;智能控制技术 |
| 摘要： | 随着水下潜器在海岸工程中的应用,许多调查和检测工作都可以在更短的时间和更低的消费的情况下来完成。由于每年有成千上万的海底管道需要检修,将水下潜器用于海底管线检测引起了很大的关注。但是由于非定常的、复杂的海洋环境导致要获得水下潜器的精确模型非常困难。 在中国东部海域,有许多输油管道将原油从油田输往内陆。为了维护和检修这些输油管道,设计了潜式浅海海底管线检测维修船,在文中简称为"浅海海底管线检测船“浅海海底管线检测船”的运动特性和控制技术的实现是保证浅海海底管线检测及维修装置能否顺利研制成功的基础,本课题重点研究该装置的航行与坐落运动特性和智能运动控制技术。 考虑到“浅海海底管线检测船”在布置上与一般的水下潜器的不同,它带有较长较粗的通气管,通过分析“浅海海底管线检测船”的阻力试验结果以及运动性能试验结果,讨论了“浅海海底管线检测船”的通气管对阻力和运动性能的影响,并对于“浅海海底管线检测船”的稳定性进行了分析。 为了利于控制系统的调试以及对于实际艇体运动的模拟,提出了“浅海海底管线检测船”的六自由度运动方程,分析了水动力、静态力,对推进器模型和海流模型进行了仿真,建立了仿真平台,并通过一系列水动力性能试验验证了仿真平台的可行性。 针对“浅海海底管线检测船”的动力学特性以及考虑到复杂的海洋环境,本文提出了将神经网络技术应用于“浅海海底管线检测船”的运动控制,利用神经网络的非线性拟合能力,设计了包括含有控制网络、辨识网络、目标规划器的运动控制器,使得在运动模型并不精确的情况,控制器能够自主学习并自适应外界环境的变化。为了加快神经网络控制器的收敛速度,改进了神经网络算法并加入目标规划器。 为了更精确地在“浅海海底管线检测船”设计阶段就对实船进行运动性能预报,装置进行一定缩尺的自航模试验,进行全面的模拟.在自航模试验中进行了水面、水下性能试验、姿态控制试验,实现了各种实际需要的管线跟踪控制、动力定位控制,并验证了整个运动控制系统软件体系结构和硬件体系结构的可靠性.最后进行实船试验后来验证所设计的仿真器和控制器的可行性。 本文着力于研究“浅海海底管线检测船”的运动性能和控制技术,通过阻力试验、操纵性试验、自航模试验、实船试验分析了“浅海海底管线检测船”的操纵性能,建立了神经网络运动控制器,作为浅海海底管线检测及维修装置项目的难点的运动性能和控制技术的研究为该装置的研制成功奠定了坚实的基础。 |
| 作者： | 张韶光 |
| 专业： | 船舶与海洋结构物设计制造 |
| 导师： | 肖熙 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 上海交通大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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