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文档序号:36405616发布日期:2023-12-16 11:55阅读:20来源:国知局
一种水深变化的动力定位船舶控制方法与流程

1.本发明涉及船舶运动控制技术领域,尤其涉及一种水深变化的动力定位船舶控制方法



背景技术:

2.部分特殊作业船舶由于作业任务需要,经常会在深水区域和浅水区域切换作业,工作水深变化明显

当船舶由深水区域航行至浅海等浅水区域时,船舶将处于限制航道状态而遭受浅水效应,进而影响其水动力性能,改变被控体的动力学特性

随着水深的减小,船体周围的水流呈二维空间的流动,航道受到限制,另外由于水的粘性在船底与底面边界形成边界层,使过水断面变小,水流因受到挤压而加速流动,船体周围的流体压力降低,船体下沉,湿表面积增大,导致摩擦阻力

粘压阻力有所增大

此外,船舶在浅水区域航行时,船行波变为浅水波,波幅

波形随着水深变浅急剧变化,波频运动主导频率产生变化

同时在浅水区域,船舶推进器的推力也会有一定的损失

3.而当前的船舶控制法只是将得到的满足精度要求的船舶的位置和艏向信息发送给状态反馈控制器,在无风静水的海洋理想环境下,根据具体设计的控制器的不同调节相应的控制参数进行控制,并没有考虑水深变化造成的推力

流体压力

阻力等对动力定位船舶的控制性能的影响



技术实现要素:

4.本发明旨在至少解决相关技术中存在的技术问题之一

为此,本发明提供一种水深变化的动力定位船舶控制方法

5.本发明提供一种水深变化的动力定位船舶控制方法,包括:
s1
:预设船舶的第一吃水工况及第二吃水工况,分别采集第一吃水工况下的船舶的阻尼系数及推进器推力系数,分别采集第二吃水工况下的船舶的阻尼系数及推进器推力系数;
s2
:根据采集到的不同吃水工况下的阻尼系数及推进器推力系数,构建船舶的推进器模型及低频运动模型;
s3
:构建船舶的高频运动模型,根据所述高频运动模型及所述低频运动模型建立船舶的状态估计模型;
s4
:通过固定时间间隔的对船舶的位置测量信息及艏向测量信息频谱分析,更新所述状态估计模型中的高频参数;
s5
:由船舶的位置测量信息及艏向测量信息分离高频运动信息及低频运动信息,输入至更新后的状态估计模型,获得状态估计向量;
s6
:通过风洞试验计算获得船舶的风载荷;
s7
:通过基于状态估计向量的偏差控制及基于风载荷的环境力反馈,计算船舶的控制合力,以完成控制船舶

6.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s1
中所述第一吃水工况为船舶的两倍吃水工况,所述第二吃水工况为船舶的三倍吃水工况

7.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s1
中的阻尼系统通过船模拖曳水池试验法获取,推进器推力系数通过螺旋桨敞水水池试验法获取

8.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s1
中采集获得的阻尼系数表达式为:;其中,为两倍吃水工况下获得的阻尼系数,为三倍吃水工况下获得的阻尼系数,为两倍吃水水深,为三倍吃水水深,为采样水深;
9.步骤
s1
中采集获得的推进器推力系数的表达式为:;其中,为两倍吃水工况下获得的推进器推力系数,为三倍吃水工况下获得的推进器推力系数

10.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s2
中的所述推进器模型的表达式为:;其中,为船舶所有推进器产生的推力可用向量,为推进器控制配置矩阵,为推力系数矩阵,为输入的控制变量;
11.步骤
s2
中的所述低频运动模型表达式为:;其中,为大地坐标系下船舶包括北向位置

东向位置及艏向的状态向量,为船舶艏向,为船舶坐标变换矩阵,为船体坐标系下船舶包括运动速度及角速度的状态向量,为船舶惯性矩阵
,
为阻尼系数矩阵,为船舶推进器产生的推力向量,
为船舶风载荷向量,为转置矩阵,为船舶北向

东向及艏向三自由度环境干扰载荷,为表示过程噪声幅值的三维对角矩阵,为第一零均值高斯白噪声向量,为包含时间常数的三维对角矩阵,为表示环境干扰载荷幅值的三维对角矩阵,为第二零均值高斯白噪声向量

12.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s3
中构建船舶的高频运动模型的步骤,进一步包括:
13.s311
:建立船舶的初步高频运动数学模型,所述初步高频运动数学模型的表达式为:;其中,为初步高频运动数学模型,为波浪强度,为虚变量,为相对阻尼系数,为主导频率;
14.s312
:将所述初步高频运动数学模型改写为状态空间形式,获得高频运动模型,所述高频运动模型的表达式为:;其中,为船舶高频状态向量,为第一系数矩阵,为第二系数矩阵,为第三零均值高斯白噪声向量,为包括高频运动纵荡,横荡位置及艏向角度的三维向量,为第三系数矩阵

15.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s3
中建立船舶的状态估计模型的步骤,进一步包括:
16.s321
:建立包括位置测量及艏向测量的系统测量模型,所述系统测量模型的表达式为:;其中,为系统测量模型,为第四零均值高斯白噪声向量;
17.s322
:结合所述高频运动模型

所述低频运动模型及所述系统测量模型,构建船舶的状态估计非线性数学模型,所述状态估计非线性数学模型的表达式为:

18.s323
:将所述状态估计非线性数学模型改写为空间形式,获得船舶的状态估计模型,所述状态估计模型的表达式为:;其中,为包括
、、、
在内的
15
维状态向量,为非线性状态转移函数,为噪声系数矩阵,为观测矩阵,为第五零均值高斯白噪声向量

19.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s6
中所述风载荷的表达式为:;其中,为船舶纵向的风载荷,为船舶横向的风载荷,为船舶艏向的风载荷,为船舶纵向的无因次风载荷系数,为船舶横向的无因次风载荷系数,为船舶艏向的无因次风载荷系数,为相对风向角,为空气密度,为相对风速,为船舶船体的正向风投影面积,为船舶船体的侧向风投影面积,为船舶船体总长

20.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s4
包括:
s41
:通过快速傅里叶变换法对船舶的位置测量信息及艏向测量信息进行固定时间间隔的频谱分析,获得主导频率;
s42
:通过步骤
s41
获得的主导频率对所述高频运动模型进行更新;
s43
:根据更新后的高频运动模型对所述状态估计模型进行更新

21.根据本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,步骤
s7
中的所述控制合力的计算式为:;其中,为控制合力,为包括纵向

横向和艏向的三自由度偏差比例系数矩阵,为用户设定的包括设定位置及设定艏向的状态向量,为风载荷

22.本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,针对水深变化导致船舶阻尼系数变化及推进器推力系数变化,采取船模试验法

经验公式法

辨识算法等完成不同水深条件下的船舶阻尼系数及推进器推力系数辨识获取,并设计算法根据不同水深测量选择不同的模型参数;针对波频运动主导频率变化,采取频谱分析与扩展卡尔曼滤波相结合的状态估计算法,准确获取高频运动主导频率,低频运动状态及环境干扰载荷;在控制力计算层面,采取偏差控制加环境力反馈的方法计算三自由度控制合力,能够匹配适应动力定位船舶在不同水深的工况下的工作模式,减少动力损耗,提升控制精度

23.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到

附图说明
24.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图

25.图1是本发明实施例提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法流程图

26.图2是本发明实施例提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法中阻尼系数随水深变化示意图

27.图3是本发明实施例提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法中推力系数随水深变化示意图

具体实施方式
28.为使本发明的目的

技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚

完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例

基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围

以下实施例用于说明本发明,但不能用来限制本发明的范围

29.在本发明实施例的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位

以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明实施例的限制

此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性

30.在本发明实施例的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连

对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义

31.在本发明实施例中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触

而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征

第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征

32.在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、
或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征

结构

材料或者特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中

在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例

而且,描述的具体特征

结构

材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合

此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合

33.下面结合图1描述本发明的实施例

34.本发明提供一种水深变化的动力定位船舶控制方法,包括:
s1
:预设船舶的第一吃水工况及第二吃水工况,分别采集第一吃水工况下的船舶的阻尼系数及推进器推力系数,分别采集第二吃水工况下的船舶的阻尼系数及推进器推力系数;其中,步骤
s1
中所述第一吃水工况为船舶的两倍吃水工况,所述第二吃水工况为船舶的三倍吃水工况

35.其中,步骤
s1
中的阻尼系统通过船模拖曳水池试验法获取,推进器推力系数通过螺旋桨敞水水池试验法获取

36.进一步的,步骤
s1
中建立动力定位船舶推进器模型及运动模型,选择水深为两倍吃水及三倍以上吃水两种工况,利用约束船模试验法

经验公式法

最小二乘算法

扩展卡尔曼滤波算法等方法,对不同水深环境下的动力定位船舶阻尼系数及推进器推力系数完成参数辨识,并预埋在控制系统中
,
根据不同水深测量,实时选择使用不同的模型参数

其中阻尼系数随时间变化曲线如图2所示,图2中纵坐标代表阻尼系数,横坐标代表水深,为两倍吃水工况下获得的阻尼系数,为三倍吃水工况下获得的阻尼系数,为两倍吃水水深,为三倍吃水水深;
37.其中推进器的推力系数随时间变化曲线如图3所示,图3中纵坐标代表推力系数,横坐标代表水深,为两倍吃水工况下获得的推进器推力系数,为三倍吃水工况下获得的推进器推力系数,为两倍吃水水深,三倍吃水水深

38.其中,步骤
s1
中采集获得的阻尼系数表达式为:
;其中,为两倍吃水工况下获得的阻尼系数,为三倍吃水工况下获得的阻尼系数,为两倍吃水水深,三倍吃水水深,为采样水深;进一步的,阻尼系数计算的主要思想是在三倍吃水以上随吃水继续增大阻尼系数变化不明显,在三倍吃水以下随水深变浅,浅水效应影响船舶水动力性能,各阻尼系数变大且会随浅水效应的加剧而进一步增大

根据以上性质,在水深小于等于三倍吃水时设计一个二次拟合函数,
(,)
为此二次曲线最低点,在水深大于三倍吃水时该阻尼系数不变,可以得到上述的阻尼系数表达式

39.步骤
s1
中采集获得的推进器推力系数的表达式为:;其中,为两倍吃水工况下获得的推进器推力系数,为三倍吃水工况下获得的推进器推力系数

40.进一步的,计算推进器推力系数k的主要思想是在三倍吃水以上随吃水继续增大推力系数变化不明显,在三倍吃水以下随水深变浅,推进器推力系数变小且会随水深变浅进一步减小,根据以上性质,在水深小于等于三倍吃水时设计一个二次拟合函数,
(,)
为此二次曲线最高点,在水深大于三倍吃水时该推力系数不变,可以得到上述的推进系数表达式

41.在水深小于等于三倍吃水时采用二次拟合函数主要是考虑到了二次函数的凹凸性不变以及在三倍吃水以下时单调性不变,符合阻尼系数

推力系数跟随水深变化的规律且便于计算
。s2
:根据采集到的不同吃水工况下的阻尼系数及推进器推力系数,构建船舶的推进器模型及低频运动模型;
42.其中,步骤
s2
中的所述推进器模型的表达式为:;其中,为船舶所有推进器产生的推力可用向量,为推进器控制配置矩阵,为推力系数矩阵,为输入的控制变量;
43.进一步的,所述推进器的表达式中:;
;其中,为推进器个数,为第个推进器转速,为第个推进器推力系数

44.步骤
s2
中的所述低频运动模型表达式为:;其中,为大地坐标系下船舶包括北向位置

东向位置及艏向的状态向量,为船舶艏向,为船舶坐标变换矩阵,为船体坐标系下船舶包括运动速度及角速度的状态向量,为船舶惯性矩阵
,
为阻尼系数矩阵,为船舶推进器产生的推力向量,为船舶风载荷向量,为转置矩阵,为船舶北向

东向及艏向三自由度环境干扰载荷,为表示过程噪声幅值的三维对角矩阵,为第一零均值高斯白噪声向量,为包含时间常数的三维对角矩阵,为表示环境干扰载荷幅值的三维对角矩阵,为第二零均值高斯白噪声向量

45.进一步的,所述低频运动模型表达式中:;其中,为船舶的北向位置,为船舶的东向位置;;其中,为纵荡速度,为横荡速度,为艏摇角速度;;;其中,为船舶质量,为船舶转动惯量,为船舶质心纵向坐标,为纵向水动力加速度导数,为横向水动力加速度导数,为艏向对横向的耦合水动力加速度导数,为横向对艏向的耦合水动力加速度导数,为艏向水动力加速度导数;
;其中,为纵向水动力速度导数,为横向水动力速度导数,为艏向对横向的耦合水动力速度导数,为横向对艏向的耦合水动力速度导数,为艏向水动力速度导数;
。s3
:构建船舶的高频运动模型,根据所述高频运动模型及所述低频运动模型建立船舶的状态估计模型;
46.其中,步骤
s3
中构建船舶的高频运动模型的步骤,进一步包括:
47.s311
:建立船舶的初步高频运动数学模型,所述初步高频运动数学模型的表达式为:;其中,为初步高频运动数学模型,为波浪强度,为虚变量,为相对阻尼系数,为主导频率,其中,分别表示船舶纵向

船舶横向及船舶艏向的三个自由度;
48.s312
:将所述初步高频运动数学模型改写为状态空间形式,获得高频运动模型,所述高频运动模型的表达式为:;其中,为船舶高频状态向量,为第一系数矩阵,为第二系数矩阵,为第三零均值高斯白噪声向量,为包括高频运动纵荡,横荡位置及艏向角度的三维向量,为第三系数矩阵;
49.其中,所述高频运动模型的表达式中:;其中,表示高频运动纵荡,表示高频横荡位置,表示高频艏向角度,表
示的积分,表示的积分,表示的积分

50.其中,步骤
s3
中建立船舶的状态估计模型的步骤,进一步包括:
51.s321
:建立包括位置测量及艏向测量的系统测量模型,所述系统测量模型的表达式为:;其中,为系统测量模型,为第四零均值高斯白噪声向量;
52.s322
:结合所述高频运动模型

所述低频运动模型及所述系统测量模型,构建船舶的状态估计非线性数学模型,所述状态估计非线性数学模型的表达式为:;
53.s323
:将所述状态估计非线性数学模型改写为空间形式,获得船舶的状态估计模型,所述状态估计模型的表达式为:;其中,为包括
、、、
在内的
15
维状态向量,为非线性状态转移函数,为噪声系数矩阵,为观测矩阵,为第五零均值高斯白噪声向量;
54.其中,所述状态估计模型的表达式中:;;;其中,为单位阵

s4
:通过固定时间间隔的对船舶的位置测量信息及艏向测量信息频谱分析,更新所述状态估计模型中的高频参数;
55.其中,步骤
s4
包括:
s41
:通过快速傅里叶变换法对船舶的位置测量信息及艏向测量信息进行固定时间间隔的频谱分析,获得主导频率;
s42
:通过步骤
s41
获得的主导频率对所述高频运动模型进行更新;
s43
:根据更新后的高频运动模型对所述状态估计模型进行更新

56.进一步的,固定时间间隔对测量信息进行频谱分析,更新高频运动模型参数并导入状态估计模型,本发明中将高低频混合运动测量信息进行频谱分析时采用了快速傅里叶变换算法,得到高频运动信息的主导频率,并更新所述状态估计非线性数学模型中扩展卡尔曼滤波的高频模型参数,从而使得高频运动信息分量能够尽可能地被提取剔除,适应不同工作水深导致的波浪环境变化,同时更好的估计出



57.由于动力定位船舶高频运动主导频率变化缓慢,本发明中固定时间间隔的选取
,
可以与滤波及控制周期一致,也可以在控制周期的基础上适当扩大一定倍数

当选取为与控制周期一致时,由于频谱分析较为消耗计算资源,则需要保证所选取的硬件平台算力满足需求
。s5
:由船舶的位置测量信息及艏向测量信息分离高频运动信息及低频运动信息,输入至更新后的状态估计模型,获得状态估计向量;
58.进一步的,使用扩展卡尔曼滤波将位置

艏向传感器的测量信息中包含的噪声信息滤除并分离出高

低频运动信息,对状态估计模型中的状态向量进行估计,得到状态向量的估计值,其中,中包含的高频运动信息主要是向量中各元素,低频运动信息主要是向量
、、
中各元素
。s6
:通过风洞试验计算获得船舶的风载荷;
59.其中,步骤
s6
中所述风载荷的表达式为:;其中,为船舶纵向的风载荷,为船舶横向的风载荷,为船舶艏向的风载荷,为船舶纵向的无因次风载荷系数,为船舶横向的无因次风载荷系数,为船舶艏向的无因次风载荷系数,为相对风向角,为空气密度,为相对风速,为船舶船体的正向风投影面积,为船舶船体的侧向风投影面积,为船舶船体总长

60.s7
:通过基于状态估计向量的偏差控制及基于风载荷的环境力反馈,计算船舶的控制合力,以完成控制船舶

61.其中,步骤
s7
中的所述控制合力的计算式为:;其中,为控制合力,为包括纵向

横向和艏向的三自由度偏差比例系数矩阵,为用户设定的包括设定位置及设定艏向的状态向量,为风载荷

62.进一步的,步骤
s7
中的控制力的计算采用了偏差控制的思想,并结合风载荷前馈提前发力将动力定位船舶受到的风载荷抵消掉,同时对其他环境载荷的反馈控制可起到积分项作用,能够消除控制的稳态误差

63.本发明提供的一种水深变化的动力定位船舶控制方法,针对工作水深经常发生明显变化的动力定位船舶设计了一种控制方法,充分贴合实际作业需求,可操作性强;另外针对不同水深,实时计算船舶阻尼系数及推进器推力系数,并更新状态估计模型中的相关参数;针对不同水深区域的高频运动主导频率变化,采取频谱分析的方法提取高频运动主导频率并更新至状态估计模型中的相关参数;本发明使得船体动力学模型与船体实际状态更加匹配,更加准确的估计出船舶低频运动状态及环境干扰载荷,更完整准确地剔除高频运动对控制的影响,从而为控制合力计算提供最优输入,能够显著提升控制精度

64.最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围

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