[发明专利]一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法在审
申请号: | 201810165856.2 | 申请日: | 2018-02-28 |
公开(公告)号: | CN108490770A | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 夏国清;韩志伟;陈兴华 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04;B63H25/42 |
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地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 推力分配 混合算法 推进器 船舶动力定位系统 人工鱼群 优化问题 蚁群 动力定位系统 方位角变化率 推进器推力 船舶动力 输入指令 数学模型 算法增强 推力变化 推力指令 方位角 有效地 遍历 寻优 艏摇 相等 船舶 禁区 分配 应用 | ||
本发明公开了一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法,属于船舶动力定位系统技术领域。通过蚁群和人工鱼群混合算法来解决船舶动力推力分配优化问题,包含以下步骤:输入参与推力分配的纵荡、横荡和艏摇的力和力矩;设定每个推进器推力的大小、推力变化率、推进器方位角变化率和推进器方位角禁区的范围;根据船舶所受的合力,要求所有的推进器产生的合力和合力矩与参与推力分配的输入指令相等;建立推力分配数学模型,并应用蚁群和人工鱼群混合算法解决推力分配的优化问题。本发明提出的算法增强了遍历寻优的能力,克服了易陷入局部极值的问题,能够有效地将三个自由度的推力指令分配到每个推进器上,解决动力定位系统的推力分配问题。
技术领域
本发明属于船舶动力定位系统技术领域,具体涉及一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法。
背景技术
随着人类对海洋开发的发展,锚泊系统已经不能满足海洋工程作业船舶在深海海域进行定位作业的要求,船舶动力定位系统却能很好地解决这一问题。过去,船舶在海上作业时,如果要求其保持作业地点固定不变,人们通常采用锚泊系统来实现定位。但随着水深的增加,或作业地点水下情况复杂不允许抛锚时,锚泊系统就很难完成其保持船位的任务,所以动力定位系统对于海洋工程装备领域来说,已成为十分重要的系统。
动力定位系统的推力分配是根据控制系统计算出为实现动力定位而需要的力和转艏力矩,对船上各推进器的推力大小和方向进行合理分配,从而使各推进器共同作用产生满足船舶控制所需的力和力矩,来满足船舶定位的需要。
由于冗余要求,装有动力定位系统的船舶一般装有多个推进器,因此推进器分配单元次存在多个解都能满足控制器指令。在考虑能源消耗和船舶操作性以及推进器的磨损和噪声前提下,可将推力分配问题归结为最优化问题。
经对现有技术文献的检索发现,中国专利公开号:CN102508431A,专利名称:一种海洋钻井平台动力定位系统推力分配方法;中国专利公开号:CN103092077A,专利名称:动力定位系统的推力分配方法;运用粒子群算法和序列二次规划方法对动力定位系统推力分配优化,本专利将蚁群和人工鱼群混合算法用于解决动力定位系统的推力分配问题。
智能优化算法是近年来国内外优化领域和工程界研究的热点,其中蚁群算法是根据蚂蚁觅食进行路径选择方式进行模拟而得出的一种仿生算法,其具有很好的全局搜索能力,同时利用正反馈原理加快解的结构,在搜索过程中,蚂蚁个体能够相互协作,有利于对解空间进行进一步的搜索,从而有利于发现较好解;但蚁群算法也存在求解大型问题时搜索时间长、收敛速度慢和容易出现早熟停滞现象。人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化算法,在人工鱼群中,主要利用鱼群的觅食、聚群和追尾行为,从构造一条鱼的底层行为做起,通过鱼群中各个个体的局部寻优,达到全局最优值在群体中凸现出来的目的,该算法具有良好的克服局部极值,取得全局极值的能力。由于蚁群算法易与其他启发式算法相结合,蚁群算法和人工鱼群算法具有天然的互补特性,所以提出了蚁群和人工鱼群混合算法。算法的前期在改进蚁群算法中若干关键点的同时,利用人工鱼群算法获取蚁群算法的较优可行解,后期则充分利用蚁群算法的正反馈性,然后以提高求解效率,同时将鱼群算法中拥挤度的概念引入到混合算法中,从而增强算法的遍历寻优能力。算法中只使用目标函数的函数值,无需目标函数的梯度值等特殊信息,对搜索空间具有一定的自适应能力,算法对初值无需求,对各参数的选择也不敏感。
发明内容
本发明的目的在于提供降低能量的消耗、减少推进器的磨损和避免奇异结构,提高动力定位系统的性能的一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法。
本发明的目的通过如下技术方案来实现:
一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法,包括如下步骤:
步骤1.建立动力定位系统的推力分配模型,令参与推力分配的输入量τ=[τX,τY,τN],则
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