一种船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置及其控制方法与流程

本发明属于船舶控制领域，特别涉及一种船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置及其控制方法。技术背景船舶航行时横摇阻尼很小，在风浪中会产生剧烈的横摇运动。船舶的横摇直接影响到船舶的适航性，产生诸多不利影响，严重的横摇运动导致舰载设备不能正常工作，使船上货物受到损坏，甚至危及船舶的航行安全；横摇还会使船员生活感到不适，降低船员的工作效率；对于军舰来说，横摇还会影响到武器装备的使用，使舰载机不能安全起飞降落，武器命中率降低等等。目前，减摇鳍是最为有效的主动减横摇装置。早期的减摇鳍系统研究，追求鳍面结构简单，因而大多采用整体鳍。但对于船舶上的整体鳍，因鳍展弦比较小，鳍角受升力失速和空泡限制，而且对于加装两对鳍的船舶，后鳍受前鳍引起的下洗流影响，使后鳍升力下降，两鳍间的干扰直接影响了减横摇效果。为了提高升力和抑制空泡，提出了鳍/翼鳍独立翼面任意转角比矢量控制的设想,通过鳍角/翼鳍角智能决策器优化，要求主鳍转角与翼鳍转角按照给定方式下的最优指标转动,充分发挥鳍的作用,以期达到提高减摇效果,降低能量消耗的目的，进而提高船舶的减摇性能。此外，减摇鳍系统在部分工况下，执行机构经常处于幅度饱和、速率饱和状态，偶尔还会导致船舶不减摇反而增摇，这对于船舶是极其危险的；它的存在严重影响了系统的性能，给系统控制器的设计带来了巨大的挑战。单纯的增大鳍伺服系统功率和鳍面积显然是不切实际，也并非明智之举。因此引入抗饱和补偿控制方法，解决减摇鳍执行机构饱和这一类普遍存在于各类系统中的不光滑非线性问题，该问题也是控制系统设计亟需解决的问题之一。现有的对船舶鳍/翼鳍减横摇控制时，多回避饱和现象采用降低控制器增益的方法。即限定在线性工作区中，未充分利用控制容量使得系统响应变慢和效率降低，导致系统横摇控制性能下降。专利申请号为200910071807.3，名为“船舶舵/翼舵一鳍/翼鳍联合控制方法”的专利申请文件中公开了一种联合控制方法，但并未考虑执行器饱和的抗饱和控制，同时关于鳍角翼鳍角分配方法也有待于改进。

技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种船舶执行机构存在饱和时，能够改善船舶横摇减摇效果的船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置，本发明的目的还在于提供一种船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置的控制方法。本发明的目的是这样实现的：一种船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置，包括横摇检测装置、无约束控制器、鳍角翼鳍角智能决策器、抗饱和补偿器和抗饱和控制器：横摇检测装置的船舶横摇角信号输出端与无约束控制器的船舶横摇角信号输入端相连，无约束控制器的横摇扶正力矩信号输出端与鳍角翼鳍角智能决策器的横摇扶正力矩信号输入端相连，所述鳍角翼鳍角智能决策器的鳍角/翼鳍角指令信号输出端与抗饱和控制器的鳍角/翼鳍角指令信号输入端相连，所述抗饱和控制器的船舶横摇角信号输出端与翼鳍伺服系统的翼鳍角指令信号输入端、抗饱和补偿器的输入端相连，抗饱和补偿器的输出端与船舶横摇角信号输入端相连，鳍伺服系统和翼鳍伺服系统分别驱动鳍、翼鳍。一种船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制装置的控制方法：步骤一、横摇检测装置检测到船舶横摇角信号；步骤二、将所述的船舶横摇角信号通过无约束控制器进行处理，得到船舶减摇所需的横摇扶正力矩信号；步骤三、将步骤二中所述的横摇扶正力矩信号通过鳍角翼鳍角智能决策器计算，得到横摇扶正力矩所需的鳍角指令信号和翼鳍角指令信号；步骤四、抗饱和控制器判断步骤三所述的鳍角指令信号和翼鳍角指令信号是否会导致鳍/翼鳍执行机构发生幅度饱和或速度饱和，是，则执行步骤五；否，则执行步骤六；步骤五、将步骤三中所述鳍角指令信号和翼鳍角指令信号通过抗饱和补偿器进行修正处理，得到补偿后的船舶横摇角信号，并将补偿后的船舶横摇角信号作为新的船舶横摇角信号，返回步骤二；步骤六、将步骤四中所述鳍角指令信号和翼鳍角指令信号分别发送给鳍伺服系统和翼鳍伺服系统，鳍伺服系统和翼鳍伺服系统分别驱动鳍、翼鳍，实现对船舶横摇的控制。本发明的有益效果在于：（1）充分利用鳍/翼鳍的多控制面优势，提高了横摇扶正能力且减小了系统能耗，提高了船舶减摇控制性能。（2）应用改进的模拟退火粒子群优化算法优化鳍角/翼鳍角，结合粒子群的并行快速性优点和模拟退火算法的全局最优性，通过改进参数提高了算法精度，缩短了优化时间。（3）引入MRS模型处理船舶鳍/翼鳍执行机构幅度与速率饱和，并设计系统抗饱和补偿控制器，保证了系统减摇性能及鲁棒性。附图说明图1船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制系统原理结构图；图2船舶鳍/翼鳍减横摇抗饱和控制器设计原理图；图3鳍角/翼鳍角智能决策算法流程图。具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步描述：横摇检测装置检测船舶横摇角信号，并将其信号送入无约束控制器；在其中处理得到船舶减摇所需的横摇扶正力矩，通过鳍角翼鳍角智能决策器计算该横摇扶正力矩所需的鳍角和翼鳍角，同时针对实际船舶鳍/翼鳍执行机构存在的饱和问题，引入抗饱和补偿器，当饱和发生时进行补偿修正系统的控制参数，得到满足横摇要求的控制器；鳍伺服系统和翼鳍伺服系统分别接收抗饱和控制器输出的鳍角、翼鳍角指令信号，驱动鳍、翼鳍实现对船舶横摇的有效控制。本发明的船舶鳍/翼鳍减横摇控制系统为多输入多输出系统，并且受到外界海浪、海风、海流等随机干扰及模型不确定性影响。考虑系统执行机构存在饱和现象，系统的减横摇抗饱和控制方法分为两步设计，系统未发生饱和时，为了增强系统的鲁棒性能，采用鲁棒控制技术设计船舶鳍翼鳍减横摇抗饱和控制系统的无约束控制器；当执行机构发生饱和时，采用抗饱和补偿控制器，引入MRS模型处理执行器幅度与速率饱和现象。本发明通过鳍角/翼鳍角智能决策器实现对鳍角/翼鳍角的智能分配，首次采用改进的模拟退火粒子群算法优化鳍角/翼鳍角，在系统驱动能耗最小原则下，得到了最佳的控制组合。结合图1，系统包括抗饱和控制器、两套鳍伺服系统、两套翼鳍伺服系统。横摇信号检测装置。其中抗饱和控制器由无约束控制器、鳍角/翼鳍角智能决策器、抗饱和补偿器三部分构成。系统未发生饱和时，仅有无约束控制器起作用，无约束控制器接收横摇检测装置的船舶横摇角信号，计算船舶减摇所需的横摇扶正力矩，通过鳍角/翼鳍角智能决策器给出性能最优的鳍角/翼鳍角组合。此时抗饱和补偿控制器反馈输入为零不起作用，鳍/翼鳍伺服系统接受此时的鳍角/翼鳍角信号驱动鳍/翼鳍，完成减摇控制；当执行器发生饱和时，即此时抗饱和补偿器反馈输入不为零，抗饱和补偿器起作用，利用抗饱和补偿器输出修正无约束控制的状态及输出，达到消除系统执行器饱和的影响的目的，实现对船舶鳍/翼鳍执行器饱和工况下的减横摇抗饱和控制效果，有效的改善了系统的减摇性能。结合图2，本专利通过以下步骤实现船舶减横摇抗饱和控制器的设计。第一步：建立船舶横摇运动方程根据船舶运动和流体力学原理，针对具有鳍/翼鳍配置的船舶，得到船舶横摇运动非线性模型为：其中：Ix为船舶对x轴的转动惯量；ΔIx为船舶对x轴的附加转动惯量；p为横摇角速度；2Np为每单位横摇角速度的船舶阻尼力矩；W为船舶排水量；h为横稳心高；为横摇角；m为船舶质量；mx为纵荡附加质量；my为横荡附加质量；u为纵荡速度；v为横荡速度；r为艏摇角速度；zH为船舶横向力的作用点至重心的垂向距离；Y.、N.为船舶粘性水动力系数；Kr舵产生的横摇力矩；αf为鳍角；βf为翼鳍角；Kf(αf,βf)分别为鳍/翼鳍横摇力矩；Kd为船舶受到的海浪横摇干扰力矩。忽略式（1）中横荡和艏摇的影响，并忽略方程中的非线性项，得到船舶横摇运动线性模型（Conolly模型）为：第二步：将运动方程转换为状态空间表示的标准形式系统无约束控制器的设计是基于船舶横摇运动方程进行的，设其中a..，b..，c..为船舶粘性水动力系数，考虑模型（2）中的参数不确定性，具有不确定性的参数主要为有：其中：δi为不确定变量，且有||δi||≤1，i＝1,2,3。令x＝[x1x2]T，u＝Kf(αf,βf)，w1＝Kd，（2）式可写成如下状态空间实现的标准形式：其中：有：C＝[01]T，ΔB1＝02×1针对如下结构：[ΔAΔB1]＝HF[E1E2]因此：E1＝I2×2，E2＝02×1其中：F是不确定对角阵，显然是满足FTF≤I的。第三步：基于改进模拟退火粒子群算法的鳍角/翼鳍角智能决策器设计根据鳍/翼鳍的矢量控制思想，针对扶正力矩与鳍/翼鳍多元多值函数关系，引入改进的模拟退火粒子群优化算法设计鳍/翼鳍角智能决策器，寻优最佳鳍/翼鳍角度分配策略。①建立系统驱动能量方程并以“驱动能量最小”作为目标函数，并且给出鳍角/翼鳍角智能决策器角度分配的约束条件。设k时刻的鳍角和翼鳍角分别为αf(k)和βf(k)，无约束控制器计算得到的横摇扶正力矩值为鳍角翼鳍角智能决策器用于确定k+1时刻的鳍角αf(k+1)和翼鳍角βf(k+1)。约束条件中首先αf(k+1)﹑βf(k+1)需满足：其中：Kf(αf(k+1),βf(k+1))＝ρlv2AFCyf(αf,βf)（5）式中:ρ为海水密度；l为鳍/翼鳍中心到船重心的长度；v为船舶航速；AF为鳍/翼鳍的投影面积，Cyf(αf,βf)为鳍/翼鳍的升力系数。考虑鳍角/翼鳍角限位和鳍速/翼鳍速限制有：式中：αfmax、βfmax分别为最大鳍角和最大翼鳍角；分别为最大鳍速和最大翼鳍速，Δt为采样间隔。为了充分发挥鳍/翼鳍的节能效果，鳍角/翼鳍角智能决策器设计应遵循“系统驱动能量最小”的原则。鳍/翼鳍从αf(k)/βf(k)转至αf(k+1)/βf(k+1)时系统驱动能量的表达式ΔJf(k+1)为：式中：MJ、Mh、Mf分别为鳍速变化时产生的惯性力矩、恢复力矩、摩擦力矩；MJ翼、Mh翼、Mf翼分别为翼鳍的惯性力矩、恢复力矩和摩擦力矩；Cm(αf,βf)为鳍扭矩系数；Cm翼(αf,βf)为翼鳍扭矩系数；Sp为鳍面积；bp为水动力作用点距鳍轴的距离；Sp翼为翼鳍面积；bp翼为水动力作用点距翼鳍轴的距离。当鳍型参数确定后，ΔJf(k+1)为αf(k+1)和βf(k+1)的函数，鳍角/翼鳍角智能决策器角度分配规则为：②采用改进模拟退火粒子群算法优化αf(k+1)和βf(k+1)来实现鳍角/翼鳍角的智能分配。其中具体应用时算法改进如下：采用模拟退火粒子群算法优化鳍角/翼鳍角时，在产生初始种群αf(k+1)和βf(k+1)时首先要满足式等式（4）中的约束条件，在此处引入待定的拉格朗日乘子，采用拉格朗日乘子法处理等式约束（4），将约束条件转化到拉格朗日函数中，进一步通过优化求解最优解。目标函数为：minf(αf(k+1),βf(k+1))＝minΔJf(k+1)构造拉格朗日函数为：函数L为极小值的必要条件为为便于求解引入新的函数形式如下：此时求解函数Z的最小值，即为等式（4）约束条件下鳍角翼鳍角分配问题的最优值。在此基础上处理相应的上下界约束（9），得到角度分配问题的约束条件。为有效地控制粒子的飞行速度使算法达到全局探测与局部开采两者间的有效平衡，引入收缩因子更新速度，并采用速度松弛迭代策略，增强局部搜索能力。vi,j(t+1)＝vi,j(t)f(xi,j(t))≤f(xi,j(t-1))（13）xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1)（14）其中：在以上改进的基础上，给出鳍角/翼鳍角的改进模拟退火粒子群智能决策算法的流程图见附图3。第四步：设计执行机构未发生饱和时的无约束控制器C针对船舶横摇控制系统而言,系统H∞性能主要与横摇角有关，要求提高减摇控制精度,增强系统对海浪干扰和模型参数摄动的鲁棒性;对于系统H2性能而言,则需要综合考虑横摇角和横摇角速度以及对控制量的约束，据此定义船舶横摇控制系统的性能评价信号：在第二步分析的基础上，设计系统无约束控制器，通过Matlab中的LMI工具箱计算得到船舶横摇H2/H∞状态反馈鲁棒调节器C。第五步：设计执行机构发生饱和时的抗饱和补偿控制器L当鳍/翼鳍执行器发生幅度与速率饱和时，由于无约束控制器的输出即鳍/翼鳍执行机构的输入与执行器输出不一致，导致系统性能下降，在此引入MRS模型处理系统中幅度与速率饱和项，在此基础上设计抗饱和补偿控制器L。因此原无约束控制规律附加抗饱和输入其中通过MRS模型（见图1）将该系统转化为幅度饱和的一般框架，根据其闭环系统代数环良定的充要条件，基于二次Lyapunov函数，采用范数有界微分包含处理饱和项，设计得到满足系统鲁棒稳定性及较小的ω→z的非线性增益的抗饱和补偿控制器。其中抗饱和补偿器求解时可转化成LMI约束的凸优化问题，利用Matlab工具箱求解。其中饱和项定义其它项于此类似。