船舶动力定位系统推力分配优化算法-研究

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1、，■，、，'，◆●，。声I’中文摘要摘要随着社会的进步和科技的发展，动力定位系统(DynamicPositioningSyster玎’DPS)得到了广泛的研究和应用。动力定位系统是一种船舶在控制系统的作用下，依靠自身的动力抵抗外界的风、浪、流等干扰，保持船舶处在一定位置和艏向的闭环系统。其中推力分配系统是其重要组成部分，它的作用是将控制系统输出的期望力和力矩等信号，转化分配为各推力器的转速和方向。推力分配问题可归结为一个约束非线性优化问题。对于推力分配的优化，不但能更好地提升DPS的相关性能，还能在减小误差、降低油耗和减少设备磨损等方面发挥积极的作用。本文以挪威科技大学(NUST

2、)的模型实验船CyberShipII为背景，针对船舶DPS的推力分配问题，建立了其数学优化模型。过去采用序列二次规划(SQP)等求解该问题，存在局部收敛等缺陷，且鲁棒性不好。根据算法的发展趋势，本文采用结构简单，收敛快，易于实现的粒子群算法(PSO)来求解，以期获得较好的结果。具体地，本文对基本PSO加以改进，提出一种并行免疫粒子群算法(PWSO)，其基本思想是采用两个并行的子群体，每个子群体分别按全局版和局部版PSO进行速度及位置更新，可将两种PS0相结合，优势互补，兼顾快速性和防早熟。进而又将免疫技术引入算法，进行基于免疫机制的子群体间信息交换，从而进一步加快了算法的收敛，并

3、有效地预防了早熟。为验证提出算法的性能，首先将其应用于求解己知最优解的经典函数优化问题中，优化结果验证了其可行性和有效性。在此基础上，将提出算法应用于CyberShipII的推力分配优化问题中，模拟了两种典型环境，进行了相应的仿真测试，并且对选取不同参数情况下算法的优化性能进行了对比和分析。相关工作表明，本文所提算法对推力优化分配问题是有效的，获得了较好的求解效果。本文的研究具有一定的理论意义和应用价值。关键词：船舶；动力定位；推力分配；优化算法；粒子群；免疫●■r●‘●■r_一烈、，『’●◆～英文摘要ABSTRACTAlongwithsocialprogressandtechn

4、ologicaldevelopment,dynamicpositioningsystem(DPS)hasbeenwidelystudiedandapplied．DPSofshipsisakindofclosedbopcontrolsystemwhichcanresistexternalinterferencesaswind，waveandoceancurrentrelyingontheirownpower．Italsocankeepsshipsteadnyingivenpositionandyawangle．Thrustallocationisanimportantpartoft

5、heDynamicPositioningsystem．Itsroleisallocatetheexpectedforceandmomentoutputsignalsintospeedanddirectionofthethrusters．ThrustallocationproblemcanbeexpressedasaconstrainednonlinearoptimizationproblemThrustallocationoptimization,notonlycanimprovetherelativeperformanceofDPS，butalsoplayanactiverol

6、einreducingelTors，reducingfuelconsumptionandequipmentwear．Inthispaper,engineeringbackgroundistheexperimentalmodelboatCyberShipIIoftheNorwegianUniversityofScienceandTechnologyfNUSD．FortheThrustallocationproblemofDPSforships，themathematicaloptimizationmodelisestablished．Inthepast,sequentialquad

7、raticprogramming(SQP)wasadoptedtosolvethisproblem．ButSQPpossessessomedefectssuchaslocalconvergenceandpoorrobustness．Accordingtothealgorithmdevelopmenttrends，thispaperadoptsparticleswarmoptimization口so)，whichhassimplestructure，fastconvergencea