专利名称：船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统和方法
技术领域：
本发明涉及一种船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统和方法，特别涉及一种基于动力学效应和无味卡尔曼滤波器的船舶在线辨识及控制系统和方法。
背景技术：
动力定位系统是一种高新控制技术，广泛地应用于船舶及海上浮式作业平台。动力定位系统是一种闭环的控制系统。它在不借助锚泊系统的情况下，不断通过传感器检测出船舶的实际位置与目标位置的偏差。再根据外界风、浪、流等外界扰动力的影响计算出使船舶恢复到目标位置所需推力的大小。并且，对船舶上各推力器进行推力分配，使各推力器产生相应的推力。从而，使船尽可能地保持在海平面上要求的位置上。但由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性，导致船舶动力定位的控制非常困难， 所以就需要有效的方法对船舶模型进行在线辨识和估计。现有的船舶动力定位控制方法如下英国专利公开号GB2198553A，描述了一种可抵消风力、流力的前馈控制系统，但它需要多个探头布置于船的四角约500 1000米的海面上，以此来探知风向、风速、流速、流向、波向、波高的改变。但这种方法需要布置探头，实现起来比较麻烦。而且船舶动力学模型是离线辨识储存，这种船舶模型的计算和实验是非常繁复的工作，而且无法适应因船的装载和海况变化引起的模型变化。中国专利公开号CN1121607A描述了船舶动力定位的神经网络控制系统及其方法，其由侧位系统将信息经滤波后送给学习器，再经过优化决策选择将控制信号输送给执行机构，使船以最小误差与冲击接近制定位置。但该方法寻优效率不高，容易陷入局部最优解。中国专利公开号CN1710499A描述了基于模糊自适应算法的船舶动力定位控制系统，其也是用优化决策器进行学习，用模糊自适应算法调节调节控制参数，选择最优的控制力信号，将控制力信号输出给执行机构。另外，上述两个中国专利公开都是用学习的方法进行实现船舶响应的估计和计算，而学习过程是需要时间的，而且学习的收敛以及是否收敛到最优值，都很难确定。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于动力学效应和无味卡尔曼滤波器的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统和方法，这一方法不需要学习过程，不需要求解最优决策，能够自适应船的装载和海况变化，为动力定位提供高效、低耗能的控制。本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提出一种船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统，包括环境测量传感器、船舶模型在线辨识器、二次调节控制器、 动力分配器、多个执行机构、以及人机界面；该环境测量传感器连接该船舶模型在线辨识器以及该二次调节控制器，该船舶模型在线辨识器与该二次调节控制器连接，该动力分配
4器和多个执行机构连接，多个执行机构连接到该船舶模型在线辨识器，该人机界面连接该环境测量传感器、该船舶模型在线辨识器、该二次调节控制器、该动力分配器和多个执行机构。在本发明的一实施例中，该船舶模型在线辨识器在船舶定位过程中，不断通过无味卡尔曼滤波器计算船舶模型的各个船舶参数，而该无味卡尔曼滤波器是基于动力学效应。在本发明的一实施例中，该二次调节控制器是将该船舶模型在线辨识器的船舶模型应用于控制中，从而计算出让船舶回到设定位置的推力值，并在此推力值上再加上根据船舶模型计算出来的风、浪、流力，得到最终的指令推力，将此推力发送给动力分配器。在本发明的一实施例中，该动力分配器用于将该二次调节控制器给出的在船舶纵向、横向和转艏所需的力和力矩，分配到各个执行机构。在本发明的一实施例中，该环境测量传感器包括差分全球定位系统、风速仪、运动传感器和电罗经。在本发明的一实施例中，该多个执行机构为多个全回转推进器，其中该动力分配器是将所述力和力矩分配到各个推进器，计算各个推进器的指令方位角和转速以产生相应的推力。在本发明的一实施例中，所述船舶参数包括无味卡尔曼滤波器直接输出参数和根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数，其中所述无味卡尔曼滤波器直接输出参数包括以下的部分或全部纵向速度、横向速度、转艏速度、北位置、东位置、艏向角度、相对风速、相对风向、纵向风力系数、横向风力系数、转艏风力系数、海流速度在北向的分量、海流速度在东向的分量、推进器方位角、推进器转速、推进器的推力系数、推进器到控制点的距离、纵向二阶波浪力、横向二阶波浪力、二阶波浪力转矩、纵向水动力系数、横向水动力系数、纵向和横向耦合水动力系数、转艏水动力系数、纵向水动力导数、横向水动力导数、转艏水动力导数、纵向和横向耦合水动力导数；所述根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数包括以下的部分或全部海流纵向相对速度、海流横向相对速度、推进器推力、纵向推力、横向推力、转艏力矩、纵向风力、横向风力、转艏风力矩。本发明另提出一种使用上述的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统的方法，包括以下步骤从人机界面输入动力定位设定位置；从环境测量传感器得到的船舶位置、艏向等信息，发送给船舶模型在线辨识器；该船舶模型在线辨识器通过内部船舶模型的响应与环境测量传感器得到的反馈信息的差值，通过无味卡尔曼滤波器的计算更新其内部的船舶模型参数，使差值趋于最小；从船舶模型在线辨识器将船舶模型参数和差值发送给二次调节控制器；该二次调节控制器根据这些船舶参数计算出反馈控制力、风力、流力和浪力，并求和得到使船舶回到设定位置所需要的在纵向、横向和转艏方向上的力和力矩，然后发送给动力分配器；动力分配器计算所述力和力矩分配到各个执行机构的分配值，并将指令方位角、指令转速发送到执行机构。相比已有的船舶动力定位方法，本发明不需要学习过程，不需要求解最优决策，而能够自适应船的装载和海况变化。从而，为动力定位提供高效、低耗能的控制。
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式
作详细说明，其中图1为本发明一实施例的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统结构框图。图2为本发明另一实施例的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统结构框图。图3为本发明一实施例的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制方法流程图。
具体实施例方式根据本发明实施例的构思，将船舶的定位控制器分为两部分一个是船模型的在线辨识器，另外一个是根据辨识的船模型进行控制的二次调节控制器。图1为本发明一实施例的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统结构框图。系统包括环境测量传感器1、船舶模型在线辨识器2、二次调节控制器3、动力分配器 5、多个执行机构4(图中示意出1个)、以及人机界面6。环境测量传感器1连接船舶模型在线辨识器2以及二次调节控制器3。船舶模型在线辨识器2与二次调节控制器3也彼此相连。动力分配器5连接二次调节控制器3和执行机构4。执行机构4反馈连接到船舶模型在线辨识器2。另外，人机界面连接动力分配器6、船舶模型在线辨识器2、二次调节控制器3和环境测量传感器1和执行机构4。在此实施例中，船舶模型在线辨识器2、二次调节控制器3、动力分配器5、以及人机界面6可用独立的硬件模块构建，并通过总线或者接口相连，以实现数据传送，共享公共
变量等数据。但在图2所示的另一实施例中，船舶模型在线辨识器2、二次调节控制器3、动力分配器5、以及人机界面6可以在一计算机7内构建。在此实施例中，相应地，环境测量传感器1的数据通过计算机的扩展I/O 口，如RS422接口与船舶模型在线辨识器2和二次调节控制器3相连。动力分配器5的指令通过RS422接口发送给各个执行机构4。各执行机构 4的反馈数据通过RS422接口传输给船舶模型在线辨识器2，并间接提供给二次调节控制器 3。人机界面6、二次调节控制器3、船舶模型在线辨识器2和动力分配器5可通过公共变量交换数据。举例来说，人机界面6可以是计算机7中的对话框。因而，允许使用者通过对话框输入船舶的设定位置。在一实施例中，设定位置是指，船舶的动力定位的目标位置和艏向角度。在图1和图2所示的实施例中，环境测量传感器1包括但不限于，差分全球定位系统(DGPQ、风速仪、运动传感器(MRU)和电罗经。这些仪器分别用以测量船舶位置、风速和风向、俯仰和侧倾角速度、以及船艏位置。多个执行机构4是二个以上的全回转推进器。下面，描述船舶模型在线辨识器的运行原理。船舶模型在线辨识器2可基于动力学效应和无味卡尔曼滤波器的船舶模型在线辨识算法。船舶模型在线辨识器2能够在船舶定位过程中，不断通过无味卡尔曼滤波器计算船舶模型的各个参数。而无味卡尔曼滤波器是基于动力学效应的原理。
在此，动力学效应是指系统的动力学模型只是运动和动力上的描述，而其内部和外部力并不需要确切的知道。从船舶动力定位的角度来理解此问题用环境测量系统测量了船舶的位置，所以船舶的动力学响应是确实的。而推力和转速有简单的线性或非线性关系(此关系是确定的)，然后通过无味卡尔曼滤波方法使得滤波器内部船舶模型符合测得的动力学响应，那么就可以认为此时无味卡尔曼滤波器内部的船舶模型参数、外力、推力等是“正确的”。这里的“正确”是指动力学响应上正确，而不是说船舶的数学模型参数就一定是真实值。但可以不关心滤波器内部的参数是否就是真实值，只要其通过无味卡尔曼滤波器估计的位置、速度符合测量值就可以。举例来说，例1 一个1千克(Kg)的物体在1牛顿 (N)的推力下，结合阻力作用，1秒后移动了 1米；例2:—个10千克(Kg)的物体在10牛顿 (N)的推力下，结合阻力作用，1秒后移动了 1米。上述两例中，虽然质量和受力不同，但表现出来的是同一个动力学效应(从外界来看，他们的运动相同，其受力和其质量并不需要确切知道)。如此就能够将无味卡尔曼滤波器中的船舶模型发送给二次调节控制器3，控制器 3以此模型为数学基础计算反馈推力、风力、浪力和流力，并将它们的和值作为推进器的指令值发送给动力分配器5。在本发明的实施例中，船舶参数包括两类无味卡尔曼滤波器直接输出参数和根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数。无味卡尔曼滤波器直接输出参数的组合可从以下参数中选取纵向速度、横向速度、转艏速度、北位置、东位置、艏向角度、相对风速、相对风向、纵向风力系数、横向风力系数、转艏风力系数、海流速度在北向的分量、海流速度在东向的分量、推进器方位角、推进器转速、推进器的推力系数、推进器到控制点的距离、纵向二阶波浪力、横向二阶波浪力、二阶波浪力转矩、纵向水动力系数、横向水动力系数、纵向和横向耦合水动力系数、转艏水动力系数、纵向水动力导数、横向水动力导数、转艏水动力导数、纵向和横向耦合水动力导数。根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数的组合可从以下参数中选取海流纵向相对速度、海流横向相对速度、推进器推力、纵向推力、横向推力、转艏力矩、纵向风力、横向风力、转艏风力矩。其中，纵向是指沿船舶艏向方向。横向是指沿船舶的右舷方向。继而，二次调节控制器3可通过船舶模型在线辨识器的辨识，得到基于动力学响应的船舶模型。将此模型应用于二次调节控制器的控制中，就能够计算出让船舶回到设定位置的推力值。在此推力值上再加上根据船舶模型计算出来的风、浪、流力，就得到最终的指令推力，将此推力发送给动力分配器5就能够实现船舶的定位控制。动力分配器5可将二次调节控制器3给出的在船舶纵向、横向和转艏所需的力和力矩，确定分配到各个作为执行机构4的全回转推进器的推力分配值，并计算各个推进器的指令方位角和转速以产生相应的推力分配值。动力分配器5将指令方位角、指令转速发送到执行机构4，使之产生对应的推力。图3为本发明一实施例的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制方法流程图。 参照图3所示，方法步骤如下步骤S10，从人机界面6输入动力定位设定位置。在此，设定位置可包括船舶的动力定位的目标位置和艏向角度。
步骤S12，从环境测量传感器1得到的船舶位置、艏向、风速、风向、俯仰和侧倾角速度等信息发送给船舶模型在线辨识器2。步骤S14，船舶模型在线辨识器2通过内部船舶模型的响应与环境测量传感器得到的反馈信息的差值，通过无味卡尔曼滤波器的计算更新其内部的船舶模型参数，使差值趋于最小。步骤S16，船舶模型在线辨识器2然后将船舶模型参数和上述差值发送给二次调节控制器3，同时反馈给在线辨识器2自己，二次调节控制器3根据这些船舶参数计算出反馈控制力、风力、流力和浪力。二次调节控制器3将上述四力求和得到使船舶回到设定位置所需要的在纵向、横向和转艏方向上的力和力矩，并发送给动力分配器5。步骤S18，动力分配器5将上述力和力矩分配到各个作为执行机构4的推进器上以确定各个推进器的推力分配值，并将据此计算的指令方位角、指令转速发送到推进器。相比已有的船舶动力定位方法，本发明所提出的实施例不需要学习过程，不需要求解最优决策，而能够自适应船的装载和海况变化。从而，为动力定位提供高效、低耗能的控制。虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。
权利要求
1.一种船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统，包括环境测量传感器、船舶模型在线辨识器、二次调节控制器、动力分配器、多个执行机构、以及人机界面；该环境测量传感器连接该船舶模型在线辨识器以及该二次调节控制器，该船舶模型在线辨识器与该二次调节控制器连接，该动力分配器和多个执行机构连接，多个执行机构连接到该船舶模型在线辨识器，该人机界面连接该环境测量传感器、该船舶模型在线辨识器、该二次调节控制器、该动力分配器和多个执行机构。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，该船舶模型在线辨识器在船舶定位过程中， 不断通过无味卡尔曼滤波器计算船舶模型的各个船舶参数，而该无味卡尔曼滤波器是基于动力学效应。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，该二次调节控制器是将该船舶模型在线辨识器的船舶模型应用于控制中，从而计算出让船舶回到设定位置的推力值，并在此推力值上再加上根据船舶模型计算出来的风、浪、流力，得到最终的指令推力，将此推力发送给动力分配器。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，该动力分配器用于将该二次调节控制器给出的在船舶纵向、横向和转艏所需的力和力矩，分配到各个执行机构。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述环境测量传感器包括差分全球定位系统、风速仪、运动传感器和电罗经。
6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，该多个执行机构为多个全回转推进器，其中该动力分配器是将所述力和力矩分配到各个推进器，计算各个推进器的指令方位角和转速以产生相应的推力。
7.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述船舶参数包括无味卡尔曼滤波器直接输出参数和根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数，其中所述无味卡尔曼滤波器直接输出参数包括以下的部分或全部纵向速度、横向速度、转艏速度、北位置、东位置、艏向角度、相对风速、相对风向、纵向风力系数、横向风力系数、转艏风力系数、海流速度在北向的分量、海流速度在东向的分量、推进器方位角、推进器转速、 推进器的推力系数、推进器到控制点的距离、纵向二阶波浪力、横向二阶波浪力、二阶波浪力转矩、纵向水动力系数、横向水动力系数、纵向和横向耦合水动力系数、转艏水动力系数、 纵向水动力导数、横向水动力导数、转艏水动力导数、纵向和横向耦合水动力导数；所述根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数包括以下的部分或全部海流纵向相对速度、海流横向相对速度、推进器推力、纵向推力、横向推力、转艏力矩、纵向风力、横向风力、 转艏风力矩。
8.一种使用如权利要求2所述的船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统的方法，包括以下步骤从人机界面输入动力定位设定位置；从环境测量传感器得到的船舶位置、艏向等信息，发送给船舶模型在线辨识器，该船舶模型在线辨识器通过内部船舶模型的响应与环境测量传感器得到的反馈信息的差值，通过无味卡尔曼滤波器的计算更新其内部的船舶模型参数，使差值趋于最小；从船舶模型在线辨识器将船舶模型参数和差值发送给二次调节控制器，该二次调节控制器根据这些船舶参数计算出反馈控制力、风力、流力和浪力，并求和得到使船舶回到设定位置所需要的在纵向、横向和转艏方向上的力和力矩，然后发送给动力分配器；动力分配器确定所述力和力矩分配到各个执行机构的推力分配值，并将根据该推力分配值计算的指令方位角、指令转速发送到执行机构。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述船舶参数包括无味卡尔曼滤波器直接输出参数和根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数，其中所述无味卡尔曼滤波器直接输出参数包括以下的部分或全部纵向速度、横向速度、转艏速度、北位置、东位置、艏向角度、相对风速、相对风向、纵向风力系数、横向风力系数、转艏风力系数、海流速度在北向的分量、海流速度在东向的分量、推进器方位角、推进器转速、 推进器的推力系数、推进器到控制点的距离、纵向二阶波浪力、横向二阶波浪力、二阶波浪力转矩、纵向水动力系数、横向水动力系数、纵向和横向耦合水动力系数、转艏水动力系数、 纵向水动力导数、横向水动力导数、转艏水动力导数、纵向和横向耦合水动力导数；所述根据无味卡尔曼滤波器输出计算的参数包括以下的部分或全部海流纵向相对速度、海流横向相对速度、推进器推力、纵向推力、横向推力、转艏力矩、纵向风力、横向风力、 转艏风力矩。
全文摘要
本发明涉及一种船舶动力定位的船舶模型在线辨识和控制系统和方法，系统包括环境测量传感器、船舶模型在线辨识器、二次调节控制器、动力分配器、多个执行机构、以及人机界面；该环境测量传感器连接该船舶模型在线辨识器以及该二次调节控制器，该船舶模型在线辨识器与该二次调节控制器连接，该动力分配器和多个执行机构连接，多个执行机构连接到该船舶模型在线辨识器，该人机界面连接该环境测量传感器、该船舶模型在线辨识器、该二次调节控制器、该动力分配器和多个执行机构。本发明不需要学习过程，不需要求解最优决策，能够自适应船的装载和海况变化，为动力定位提供高效、低耗能的控制。
文档编号G05D1/08GK102455708SQ20101052327
公开日2012年5月16日 申请日期2010年10月28日 优先权日2010年10月28日
发明者倪菲, 叶军, 朱婷 申请人:上海振华重工(集团)股份有限公司