海上救援机器人形态于控制系统设计.docx

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1、基于双螺旋桨差动调节的双体船航向智能控制研究刘杨 王开宇 (哈尔滨工程大学自动化学院，邮编：150001)摘要：设计了基于双螺旋桨差动调节的双体船航向智能控制系统，通过系统辨别得到船舶航向运动的数学模型，并在该模型的基础上运用模糊控制算法，最后将得到的参数赋予双螺旋桨，同时通过双螺旋桨转速的差动控制，可以达到控制船舶艏摇运动。在系统运行过程中，不断检测航向角偏差的差值，若该值超出设定范围，则重新辨别模型，优化参数。对系统进行仿真，仿真结果表明，与基于单纯形法优化的PID控制系统相比，该系统对于海情的变化具有较好的自适应能力。该系统简单易于实现，具有工程应用价值。关键词：双螺旋桨推进；航向保持；

2、模糊控制Abstract: The intelligent control of catamaran based on the differential control to double propellers is designed. The catamaran dynamic model was acquired by system identification. The algorithm of fuzzy control was performed, and the parameters were given to the double propellers, the differen

3、tial control to double propellers is proposed to form yawing control moment to control the catamaran course. When the system ran, the standard deviation of yaw-angel error was calculated. If the value of standard deviation overstepped the enacted bound, the dynamic model should be identified, and th

4、e PID optimized by simplex method, this system had good adaptive ability for the variety of ocean condition. This system is simple and feasible, and it has the engineering application value. Key words: propulsion with double propellers; course keeping; fuzzy control引言近年来，双体船由于良好的操纵性，阻力峰不明显、装载量大等特点在当

5、今船舶行业得到了广泛的关注。本文根据某型双体船采用双螺旋桨作为其动力系统，提出一种基于双螺旋桨差动调节的双体船航向智能控制方法。通过引入航向误差检测环节、系统辨别环节和模糊控制，是双体船航向保持自适应的状态。仿真结果表明，本文所设计的双螺旋桨差动调节航向智能控制系统控制效果良好，对海情的变化具有较好的适应能力。 1 双体船航向运动非线性模型对于在水面内运动的双体船，当在预定的航线上做小偏差运动时，纵向与横向运动耦合作用不大，可认为其纵向运动与横向运动相互独立，其横荡和首摇运动模型如式所示： 其中和风别为海浪、海风及海流等扰动形成的干扰力和干扰力矩；为双体船面绕轴的转动惯量；为偏航首摇角度；为横

6、荡速度；双体船质量。 考虑到本论文讨论的是一种基于双螺旋桨的航向差动控制，这里对上述模型式(1)进行了进一步的简化处理，将由舵角产生的控制力和控制力矩改为由双螺旋桨差动形成的控制力和控制力矩代替；另外考虑在静水条件下，忽略海浪、海风和海流产生的扰动力、扰动力矩。则式(1)可描述为：(1)其中分别为双螺旋桨转速差异引起的横荡力、首摇力矩系数。为双螺旋桨的转速差值。关于水动力系数的估算方法参见文献1,海浪干扰力（力矩）的计算参见文献2。2双螺旋桨动力学模型由于双体船宽度比一般船舶要宽，吃水也较一般船舶浅，所以根据它的特点，采用了双螺旋桨推进系统。螺旋桨的动力学特性可用式(2) 、(3)表示。 (2

7、) (3)式中：为水的密度；D为螺旋桨桨径；为螺旋桨阻力系数；为螺旋桨推力系数；为螺旋桨转速。考虑两个螺旋桨，若两螺旋桨转速不同，则两个螺旋桨的推力不同，从而能够进行船体航向的调整，其产生的推力与航速的关系如下： (4) (5)则相对艏摇，两螺旋桨形成的控制双体船航向的控制力矩有如下关系： (6) (7) 式中：为船的速度；为两螺旋桨产生艏摇力矩对应的力臂；为螺旋桨1产生的推力；为螺旋桨2产生的推力。3控制系统设计双体船航向智能控制系统如图1所示。两个螺旋桨是两个相互独立的控制机构，双螺旋桨分配单元包含双螺旋桨智能优化分配规则。在系统运行过程中，模糊控制器计算出所需的扶正力矩值，双螺旋桨分配单

8、元根据该值实时的计算出所需的两个螺旋桨的转速。图1双体船航向智能控制系统框图(1) 定义输入输出变量 本文设计双体船航向模糊控制器，根据自动舵的工作原理，通过传感器测量可以得到船舶的航向角，因此可以选择航向角偏差作为模糊控制器的输入。另外，为了反映偏差的变化趋势，模糊控制器的输入还应加上航向角偏差的变化率。模糊控制器的输出为双螺旋桨所需的扶正力矩值。如图2所示，代表航向角误差，代表航向角误差变化率，代表控制器的输出量，、为量化因子，为比例因子。图2 模糊控制器输入输出示意图 (2) 输入输出变量的模糊化对模糊控制器的输入和输出进行模糊化处理，选择输入输出变量的模糊子集为：其中NB,NM,NS,

9、NZ,ZE,PZ,PS,PM,PB分别代表负大、负中、负小、负零、零、正零、正小、正中、正大。偏差的模糊子集选取八个元素，区分了NZ和PZ，主要是为了提高系统的稳态精度。对于本文所设计的双体船航向控制系统而言，考虑到海情变化范围为35级，故设定航向角偏差的基本论域为：，航向偏差变化率的基本论域为。由于模糊控制器的输出代表为双螺旋桨上的扶正力矩值，因此输出量的基本论域为。本文将模糊控制器的输入量的基本论域设定为量化论域，因此量化因子和的取值为1。对于输出量来说，它的基本论域为扶正力矩值的取值范围，由于该范围太大，因此本文设定其量化论域为。本文采用的襟翼舵的最大升力系数值为1.5，因此输出量的量化

10、论域为。此时，比例因子的取值为。由于高斯性隶属函数的平滑性较好，概念较精确，所以本文中的模糊隶属函数均采用高斯型函数（如图3-5）。图3 航向角偏差的隶属度函数曲线图4 航向角偏差变化率的隶属度函数曲线图5 控制量的隶属度函数曲线4系统仿真及结果分析为了检验本文所设计的智能控制系统是否可以有效地提高航向控制效果、节约系统能耗，本章对系统进行仿真。本文所用船舶的主要参数为：排水量为2379t，水线长为57.58m，水线面积175.87，下潜体半径2.286m，支柱长度57.58m，浮心到重心的垂向距离4.63 m, 支柱最大厚度2.03 m，纵稳心高8.44 m，下潜体长度73.06 m，潜体浮

11、心距离主体首端35.2 m，船体吃水7.62 m，纵摇惯性半径15.88 m，设计航速为18Kn。图6航向保持模糊控制系统仿真曲线图7航向保持单纯形PID控制系统仿真曲线为了进行有效的对比，本文还对该双体船在相同海情下的由单纯形法优化的航向保持PID控制系统进行了仿真。从仿真结果来看，当海清发生变化时，由单纯形法优化的航向保持PID控制的效果明显变差，且舵角幅度变大，增大了能耗。而本文设计的模糊控制系统在重新辨别模型、优化参数后能较好的适应海情的变化，取得良好的控制效果。这主要是由于模糊控制算法具有较强的全局寻优能力，而单纯形法对参数初值的选取十分敏感，极易陷入局部最优，导致寻优失败。5结论本

12、文设计了基于双螺旋桨差动调节的双体船航向智能控制系统，首先通过航向偏差检测环节判断海情是否发生变化，若海情发生变化，则通过系统识别环节得到船舶航向运动的数学模型，并在该模型的基础上运用模糊控制算法，最后将得到的参数赋予实际的航向保持系统。仿真结果表明，与基于单纯形法优化的PID控制系统相比，该系统对于海情的变化具有较好的自适应能力。该系统简单易于实现，具有工程应用价值。参考文献：1S Inoue. Hydrodynamic Derivatives of Ship Maneuvering Motion at Heeled Condition R. Technical Report, Japan:

13、 Technical Committee of the West-Japan Society of Naval Architect,1979. 2于萍，刘胜。基于设计法的非线性舵鳍联合控制系统设计仿真研究J.系统仿真学报，2002，14（8）：1041-1042.（YU Ping, LIU Sheng. Simulation on Nonlinear Rudder/Fin Joint Control Based on Control TheoryJ.Journal of System Simulation.2002,14(8):1041-1042. ）3赵国良,席志红.船舶航向控制系统的研究.4周岗,姚琼荟等.船舶直线航向控制系统全局渐进稳定的充分条件.海军工程大学学报.Vol.18,No.3,Jun.2006.p52-56.5王仁康，吴静萍，毛筱菲，罗薇.双体船摇摆运动的实验研究.船海工程.2003.