[发明专利]一种基于人工鱼群算法的船舶动力定位系统推力分配方法

摘要

本发明提供的是一种基于人工鱼群算法的船舶动力定位系统推力分配方法。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、推进器方位角禁区的范围和推进器方位角变化率；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，并应用人工鱼群算法解决推力分配的优化问题。本发明对目标函数的性质要求不高，寻优速度快，具备全局寻优的能力，能够有效地将纵荡、横荡和艏摇三个自由度的推力指令分配到每个推进器上，从而降低推进器的能量消耗，解决动力定位系统的推力分配问题。

主权项

1.一种基于人工鱼群算法的船舶动力定位系统推力分配方法，其特征是包括如下步骤：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＝[τ_x,τ_y,τ_z]，则τ＝B(α)u其中u＝[u₁,u₂,…,u₅]，τ_x、τ_y、τ_z分别为输入的纵向、横向和艏摇方向的推力；u为5个推进器输出的推力矢量；α_i为第i个推进器旋转方位角，l_xi、l_yi分别为第i个推进器与船舶旋转中心的纵向、横向距离，B(α)是对应的矩阵；步骤2.初始化鱼群：初始化人工鱼群参数，所述参数包括：人工鱼群规模M、每条人工鱼的初始位置、视野Visual和步长Step、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、最大迭代次数；步骤3.将步骤1和步骤2得到的信息读入人工鱼群算法中；步骤4.更新算法的迭代次数；步骤5.每条人工鱼分别执行两种行为：第一种行为，每条人工鱼执行聚群行为，缺省行为是觅食行为；第二种行为，每条人工鱼执行追尾行为，缺省行为是觅食行为；步骤6.计算每个人工鱼个体的适应度值：建立推力分配数学模型，其中目标函数为：其中，第一项S^TQS惩罚项指在横向、纵向合力及回转力矩与控制器指令之间误差S，对于权值矩阵Q保证无论何时都满足S≈0；第二项是总的能量消耗；第三项用于约束方位角的变化速率，其中权值矩阵Ω＞0；第四项用于避免奇异结构，其中ε＞0，ρ＞0是权值系数，满足以下的约束条件：约束条件中第一项用于惩罚推力误差，其中S＝[S_x,S_y,S_z]分别为三个方向的推力误差；第二项是限制推进器的推力大小范围，u代表推进器输出的力的大小，其中u_min为推进器输出的最小推力，u_max为推进器输出的最大推力；第三项是限制推进器旋转方位角的大小范围，α代表推进器旋转的方位角，其中α_min为最小方位角，α_max为最大方位角；第四项是约束推进器的推力变化率，u₀表示推进器上一时刻的推力，其中Δu_min为当前采样时刻推力变化的最小变化值，Δu_max为当前采样时刻推力变化的最大变化值；第五项是约束推进器的旋转方位角的变化率，α₀表示推进器上一时刻的方位角，其中Δα_min为当前采样时刻的方位角变化的最小变化值，Δα_max为当前采样时刻的方位角的最大变化值；第六项是为了避免方位角陷入推力禁区，α_l为推进器方位角禁区的下限角度，α_u为推进器方位角禁区的上限角度；步骤7.分别对每条人工鱼比较两种行为的结果，执行适应度值更好的行为；步骤8.将人工鱼的适应度值与公告板进行比较，以适应度值好的人工鱼更新公告板；步骤9.重复步骤4到步骤8的过程，即对可能的优化分配方案进行搜索，达到预定的最大迭代次数，结束算法；步骤10.输出人工鱼群算法寻找到的最优分配方案，即每个推进器产生的推力大小和方向。