[发明专利]基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法

说明书

基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法，根据三自由度铺缆船平面运动数学模型，加入风、浪、流作用力模拟海况，以船舶的位置和姿态矢量与实际值的差值作为PID控制器的输入；设计自整定模糊PID结合改进麻雀搜索算法的路径跟踪控制器，根据模糊控制规则自动调整PID参数；同时加入反向学习策略和权重因子改进麻雀算法，以模糊PID的参数作为麻雀位置进行寻优，并引入LOS方法跟踪路径，使船舶按照规划路径行驶，到达目标设定地点。该方法在模糊PID控制器基础上结合改进后的麻雀算法，提高对船舶路径跟踪的控制效率，使其跟踪过程较为平顺。

技术领域

本发明涉及铺缆船控制技术领域，具体涉及一种基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法。

背景技术

铺缆船在海上航行时，受到风、浪、海流等环境因素的干扰，使船舶偏离指定位置点，降低了工作效率。为了确保船舶平稳运行，需要对其进行实时定位。动力定位(DynamicPositioning，DP)船舶与传统定位不同，不需借助锚泊系统定位，通过测量系统检测船舶实际位置与目标位置差值，计算出使船舶恢复目标位置所需推力，使船舶按照规划路径行驶，到达目标设定地点。其中DP船舶路径最优控制问题对于航行稳定，提高工作效率有重要意义。

由于船舶运动数学模型为非线性系统，传统PID控制效果并不理想。目前常用控制方法有模糊PID控制、滑模控制、反步法控制和李雅普诺夫理论分析等。其中，模糊控制具有稳定性高，抗扰动能力强等特点。然而模糊控制的设计需要针对性，面对复杂控制系统效果并不理想，难以建立一套系统的模糊控制理论。

智能算法对船舶循迹具有的精准的控制能力。其中，麻雀算法具有较好的全局探索和局部开发的能力，能够使种群中的麻雀向全局最优值移动，迅速的在最优值附近收敛。然而算法在创造麻种群时，个体随机分布不均匀，导致搜索时间变长，易陷入局部最优。

发明内容

本发明提供一种基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法，该方法能够提高动力定位铺缆船在复杂海况下铺设海底电缆时的路径循迹能力。该方法在模糊PID控制器基础上结合改进后的麻雀算法，提高对船舶路径跟踪的控制效率，使其跟踪过程较为平顺。

本发明采取的技术方案为：

基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法，根据三自由度铺缆船平面运动数学模型，加入风、浪、流作用力模拟海况，以船舶的位置和姿态矢量与实际值的差值作为PID控制器的输入；设计自整定模糊PID结合改进麻雀搜索算法的路径跟踪控制器，根据模糊控制规则自动调整PID参数；同时加入反向学习策略和权重因子改进麻雀算法，以模糊PID的参数作为麻雀位置进行寻优，并引入LOS方法跟踪路径，使船舶按照规划路径行驶，到达目标设定地点。

基于改进麻雀算法的模糊PID动力定位铺缆船循迹控制方法，包括以下步骤：

步骤一：根据船舶参数信息，在matlab/simulink软件中建立三自由度铺缆船平面运动数学模型；

步骤二：根据环境参数信息，在matlab/simulink软件中建立风、浪、流数学模型；

步骤三：设船舶的位置和姿态矢量与实际值的差值为e，其变化率de，作为PID控制器的输入；

步骤四：根据模糊控制规则寻求K_p、K_i、K_d的调整变化量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d与e和de间的关系；

步骤五：在模糊PID控制器基础上引入改进麻雀算法，提高船舶控制系统对路径跟踪的准确性和快速性；为缩短寻优距离与时间，加入反向学习策略初始化麻雀种群；