半潜船动力定位控制系统建模和仿真分析

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时间:2018-12-09

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1、,9’{≮独创性声明本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:獬日期..蛐学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大

2、学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生c㈣:副关芬导师c㈣:狮驯%7武汉理工大学博士学位论文摘要随着陆地石油的逐渐枯竭,人们将目光投向了深海油气资源,传统的位置锚泊方式已不再适用深水,目前不受水深限制的动力定位系统已是主要趋势。动力定位系统是一个自动保持船舶位置的控制系统,根据测得的信号驱动推进单元以抵抗风、浪、流

3、等环境干扰的影响。由于船舶和其他海洋平台的动态特性是大惯性和非线性的,存在各自由度耦合和驱动系统延迟等诸多问题,传统的PID和LQG方法虽然在动力定位系统中取得一定成就,但无法满足人们日益提高的对动力定位控制性能的要求,因此研究更合适实际船舶动力定位控制的控制理论和方法已成为目前船舶运动控制研究的一大热点。模型预测控制,又称为滚动时域控制,由于适应模型不确定、鲁棒性强、在优化控制理论的框架内统一处理系统的约束、非线性因素和性能指标等特点,已成为现代工业过程的一种高级控制技术。随着人们对船舶动力定位系统精度、安全和高效性

4、的要求不断提高,本文采用模型预测控制的理论框架,以我国一艘动力定位船舶,半潜船“泰安口”为仿真母型船的前提下,进行机理模型和控制模型的建立,提出了模型预测控制在船舶动力定位控制系统中所涉及的一系列设计环节,如运动状态估计、高层运动控制器模块及底层推力分配模块等中的应用,为船舶等海洋平台动力定位控制系统的设计和研究提供了新的思路和方法,主要内容及成果包括:1、研究了两种功能的船舶动力定位系统的数学模型。两种模型按功能可分为:过程系统模型(机理模型)和控制系统模型(控制模型)。过程系统模型尽可能精确描述复杂海况下的风、浪、

5、流运动方程以及船舶非线性运动规律,尽可能接近真实世界,可用于校准控制系统和构建模拟器,还可用于人员培训和测试在环硬件。控制系统模型结构形式相对过程系统模型简单,其主要目的在于抓住真实系统的本质特性,可用于设计控制系统和分析系统的特性(稳定性,限制条件,鲁棒性等等)。两种不同功能模型的建立为本论文的进一步的控制方法研究做了基础性工作。2、研究了滚动时域滤波器在船舶动力定位系统中的状态估计作用。由于价格或技术上的原因,一般动力定位船舶配备的测量传感系统只能提供带有测量噪声的船舶位置和船舶艏摇角和某些船舶运动速度,必须通过状

6、态估计得到船舶低频运动值。本文研究了滚动时域观测器在动力定位控制系统中的应用,能武汉理工大学博士学位论文够从带有测量噪声的位移输出中估计出船舶低频位置和运动速度。采用滚动时域优化的思想和FIR滤波器的结构,设计了优化滚动时域滤波器,并对半潜船分别在时不变的和时变的质量矩阵和阻尼矩阵进行数值仿真,并通过与传统的卡尔曼滤波器进行仿真结果比较,以验证滚动时域滤波器的有效性和鲁棒性。3、研究动力定位控制系统的高层控制模块的设计问题。当设计DP控制器时,存在模型不确定,驱动器饱和硬限制条件,状态和输出(DP船舶的位置和艏向)限制

7、。一个利用不变集理论的鲁棒双模滚动时域控制被应用DP控制器设计中。控制器终端条件被放宽,不要求精确达到原点,而是到达某些不变椭圆集内部。双模式模型预测控制的内涵是在椭圆外部,应用模型预测控制,一旦状态进入到椭圆,控制方法转为线性状态反馈控制,并且使状态永远停留在椭圆内部,稳定系统。控制器设计转化为线性矩阵不等式求解的半定规划问题。最后将双模滚动时域控制和LQG算法应用到动力定位船舶中进行仿真研究,验证该控制算法的可行性和有效性。4、研究了基于模型预测控制的动态模型预测推力分配问题。动力定位船舶是过驱动系统,即控制变量的

8、个数大于受控变量的个数。将推力分配模块单列出来设计,有利于推进器改变或推进器发生故障时,不需要重新设计上层控制器而进行故障重构控制。现在目前所存在的推力分配模块主要采用静态分配方法,忽略了输入和输出的动态关系。本论文在考虑推进器不同动态特性和各种硬性饱和条件的情况下,研究了动态模型预测推力分配问题。最后将静态分配和基于模型预测控制

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