[发明专利]一种基于运动线性模型和区域性能指标的预测控制算法有效

专利信息
申请号: 201610457249.4 申请日: 2016-06-22
公开(公告)号: CN106444370B 公开(公告)日: 2019-11-08
发明(设计)人: 谌栋梁;谢颖;黄彦文;陈杰宇;秦一飞;王晓飞;王一强 申请(专利权)人: 上海振华重工集团(南通)传动机械有限公司
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316 代理人: 滑春生
地址: 226000 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种基于运动线性模型和区域性能指标的预测控制算法,步骤如下:1)线性化假定;2)增量形式的船舶运动方程;3)区域性能指标;4)预测方程;5)约束条件;6)方程求解。本发明的优点在于:本发明所述的方法为线性化的方法,求解相对于非线性类预测控制算法要简单,且结果可靠。因其求解简单,所以计算时间较短,更能适应船舶控制这种实时性要求较高的领域。本发明的方法基于区域性能指标,符合目前绿色控制的概念,能够有效避免推进器的磨损,减少能源消耗。
搜索关键词: 一种 基于 运动 线性 模型 区域 性能指标 预测 控制 算法
【主权项】:
1.一种基于运动线性模型和区域性能指标的预测控制算法,其特征在于:包括以下步骤:1)线性化假定:所述算法基于以下4个线性化假定;假定1:基于船舶在动力定位工况下,船舶运动速度较低,忽略科氏力的影响;假定2:假定船舶粘性水动力与船舶速度成正比;假定3:鉴于船舶转艏运动缓慢,忽略预测时间内船舶转艏运动对位置移动的耦合影响,即认为船舶运动方程中的旋转矩阵在所取预测步中保持恒定;假定4:假定船舶配备足够的位置和艏向传感器,船舶位置和艏向可观,在模拟计算时,采用无迹卡尔曼滤波方法得到船舶低频位置和艏向;2)增量形式的船舶运动方程按照假定1,2,在随船坐标系下,船舶运动方程如下:其中M为船舶的惯量矩阵,D为线性阻尼矩阵,η=[x y ψ]T为随船坐标系原点在全局水平坐标系下的位置和艏向角度,τenv和τ分别为三个方向的环境力和控制力;按照假定3,认为在有限的预测时间步数内R(ψ)不变,进一步在MPC算法每步计算开始的时候,定义全局坐标系与水平随船坐标系重合,则R(ψ)为单位阵;由此可推导出离散化的增量形式的船舶运动及预测方程如下:其中yp=[x y ψ]TC0=[I3×3 03×3 03×3]x为状态变量,其分量x、y、ψ为船舶的位置和艏向,u、v、r分别表示船舶的纵向、横向速度及角速度,ax、ay为船舶的纵向、横向加速度及角加速度;yp为控制目标量,即船舶的位置和艏向;Δτenv为环境荷载增量;Δτ为控制力增量;方程的当前状态x(k)及外载增量Δτenv(k)已知;3)区域性能指标船舶运动控制的优化目标为寻求控制序列Δτ(k),Δτ(k+1)...Δτ(k+N‑1)使得如下的目标函数取最小值:式中N为预测步数;λ为三维对角阵,表示三个控制量的代价系数,r为三维控制目标向量,δmax为船舶位置及艏向区域偏差限值,ε为扣除区域偏差限值后的控制量与目标量偏差;4)预测方程定义:其中δ为与控制目标对应的三维松弛向量,此松弛变量须满足额外的约束:‑δmax,i≤δi≤δmax,i则原方程写成如下形式:其中B2=[L0 09×3]B3=[B0 09×3]原优化目标则变为寻求控制序列u(k),u(k+1)...u(k+N‑1)使得如下的目标函数取极小值其中表示在给定的控制序列下对z的取值的预估计;定义则有其中:相应的优化目标为:其中5)约束条件考虑如下两种约束,一是单步控制力的变化不能超过某一限值,一是总的控制力不能超过某一限值;对第一种约束其表达形式为:‑Δτmax,i≤Δτi≤Δτmax,i,定义则该约束与前面对于松弛变量δ的约束一起写成如下形式:lb<u(k+j)<ub j=1,2,…,N‑1再定义:则单步推力约束表示如下:对于总的推力限值约束,假定上一时刻的推力大小τ(k‑1)已知,记I0=[I3×3 03×3],定义:则总的推力限值约束等价于如下约束:6)方程求解船舶运动基于区域性能指标的MPC控制问题总结如下:对于由如下方程描述的系统在满足如下约束条件下:寻求最优控制量使得目标函数取最小值,上述问题的局部最优解即为全局最优解。
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