CN106774123B

CN106774123B - 水下埋设犁的人工智能控制方法

Info

Publication number: CN106774123B
Application number: CN201611205396.9A
Authority: CN
Inventors: 王爱强; 吴琼; 俞勇智
Original assignee: SB Submarine Systems Co Ltd
Current assignee: SB Submarine Systems Co Ltd
Priority date: 2016-12-23
Filing date: 2016-12-23
Publication date: 2019-05-07
Anticipated expiration: 2036-12-23
Also published as: CN106774123A

Abstract

本发明提供了一种水下埋设犁的人工智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：确定模糊控制器的输入量；将输入量进行尺度变换，使得输入量进入各自的论域范围，并用相应的模糊集合表达，根据不同的模糊集产生0‑1.0之间的隶属度函数值；得到模糊控制规则，采用综合法根据模糊控制规则进行模糊推理和决策；完成推理机的模糊推理和决策后，将模糊控制量清晰化成具体的控制信号。本发明应用模糊控制于水下埋设犁，使得水下埋设犁具有一定程度的人工智能，一方面可以减轻埋设犁作业人员的工作强度；另一方面可以通过提高水下埋设犁对复杂多变海底作业环境的自适应能力以提高埋设效率；同时也可以尽量减少操作人员的介入而相应的减少安全隐患。

Description

水下埋设犁的人工智能控制方法

技术领域

本发明涉及一种水下埋设犁的人工智能控制方法，以提高对复杂的埋设犁水下作业条件的自适应能力，提高埋设犁的工作效率，减轻埋设犁操作人员的工作强度，并提高埋设犁作业的安全性。

背景技术

水下埋设犁通过使用高压高流量水流在海底冲挖出埋设沟，然后将电缆/光缆埋设到埋设沟内。传统的水下埋设犁使用固定的压力和流量，甚至埋设刀的角度也按照电缆埋深的要求预先设定。埋设犁操作人员通过观察埋设犁的姿态来调节埋设犁的牵引速度和负载钢缆的长度来保证埋设犁将电缆埋设到要求的埋设深度。

传统作业方法需要埋设犁操作人员实时跟踪埋设犁的姿态，而且埋设犁的牵引速度和负载钢缆的长度调节也由埋设犁操作人员依据各自的经验和已掌握的海底资料来进行调节，但是海底地质复杂多样，有岩石、粘土、沙土等不同的物质；由于水流、地震、火山等外部作用力，海底的地形和地貌处于不停的变化中；由于海底调查的高成本和受外界气候、海况等外部因素的限制，海底调查报告很难做到全面、准确和实时。以上的多种客观原因使得人们无法对埋设犁的海底工作环境进行有效的评估。

为了最大限度地提高埋设犁的埋设能力，在无法对埋设犁的海底工作环境进行有效的评估的情况之下，只能是尽可能的加大冲埋的水流和水压，但是由于母船的供电、甲板面积、载重、起吊、水管耐压等多种客观因素的限制，还有项目预算、工作海域水深等其它因素的限制，埋设犁的水压水流只能在各种条件允许的情况下尽可能的加大。

由于无法对埋设犁的海底工作环境进行有效的评估，埋设犁的埋设刀的埋深设置往往是预先设定，即使某些埋设犁能实时调节埋设刀的埋深设置，那也只是由埋设犁的操作人员和母船操作人员根据自己的经验，以母船的最低航速、埋设犁的姿态、牵引力、埋深读数等参数为参考来进行调节，在极端情况下，甚至需要由潜水员下水实时实地地检查埋设犁的情况。

总之在复杂多变的海底作业环境中，传统的水下埋设犁无法实时针对不同的作业情况做出具有科学性和连续性的调整，这使得传统的水下埋设犁无法有效的提高埋设效率，无法有效的保障电缆的埋设深度，在某些极端情况下甚至会出现严重的安全隐患。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：将模糊控制应用于水下埋设犁，使得水下埋设犁具有一定程度的人工智能。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种水下埋设犁的人工智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、确定模糊控制器的输入量，输入量为输入变量在时间和空间所产生的误差和误差改变量，输入变量包括：俯仰角、倾侧角、埋设刀倾角、牵引力、电缆埋设速度、水压，对于任一输入变量A，其在时间所产生的误差和误差改变量包括：

输入变量A在某一时间t的误差E；

输入变量A在时间t的误差E(t)和输入变量A在时间t-1的误差E(t-1)的误差改变量ΔE；

任一输入变量A在空间所产生的误差和误差改变量包括：

输入变量A在某一地点d的误差F；

输入变量A在某一地点d的误差F(d)和输入变量在某一地点d-1的误差F(d-1)的误差改变量ΔF；

步骤2、将输入量进行尺度变换，使得输入量进入各自的论域范围，并用相应的模糊集合表达，根据不同的模糊集产生0-1.0之间的隶属度函数值，通过以往的作业经验、海底调查和试验数据对模糊集的分布和隶属度函数值进行不断的调正；

步骤3、利用模糊控制器对多个埋设犁的作业参数进行模糊化处理，产生大量的相对应的规则，从而得到模糊控制规则，采用综合法根据模糊控制规则进行模糊推理和决策；

步骤4、完成推理机的模糊推理和决策后，使用加权平均法将模糊控制量清晰化成具体的控制信号。

优选地，在所述步骤3中，先进行空间有关的模糊推理和决策，当通过空间有关的模糊推理和决策得出的输出量已经达到、甚至超过了最大或最小极限值，或是在模糊推理和决策的过程中已经达到或超过了相关的边界值，那么将不再进行时间有关的模糊推理和决策。

本发明应用模糊控制于水下埋设犁，使得水下埋设犁具有一定程度的人工智能，一方面可以减轻埋设犁作业人员的工作强度；另一方面可以通过提高水下埋设犁对复杂多变海底作业环境的自适应能力以提高埋设效率，尽可能的保障电缆的埋设深度；同时也可以尽量减少操作人员的介入而相应的减少安全隐患。

附图说明

图1为本发明提供的埋设犁示意图；

图2为本发明提供的埋设犁液压原理图；

图3为本发明提供的埋设犁控制原理图；

图4为本发明提供的埋设犁水流原理图。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。

结合图1埋设犁示意图，母船水面牵引绞车通过主框架6牵引埋设犁。主框架6通过左右俩侧的侧框架7连接到左右滑橇2。被埋设电缆通过导缆笼5从母船导入埋设刀1。安装于主框架6的埋设刀油缸/联动装置4可以调整埋设刀1的埋设深度。埋设刀1的上部是电缆舱，被埋设电缆在通过导缆笼5后进如该电缆舱，之后通过埋设刀1的尾部被埋设进入埋设沟。埋设刀1的下部是上中下3层喷水管，分别针对深中浅的海底，在3层喷水管上安装多种喷水口以适应不同的海底地质条件。水下PLC控制系统和动力源3应用模糊控制处理并为埋设刀油缸/联动装置4提供动力。

本发明创造性地应用了模糊控制。实现模糊控制时，本发明首先建立了针对水下埋设犁和水下埋设犁的海底工作环境的模糊控制器。

再确定模糊控制器的输入量，输入量为输入变量在时间和空间所产生的误差和误差改变量，输入变量包括：俯仰角、倾侧角、埋设刀倾角、牵引力、电缆埋设速度、水压。

对于任一输入变量A，其在时间所产生的误差和误差改变量包括：

输入变量A在某一时间t的误差E；

E(t)＝A*(t)-A(t)

ΔE(t)＝E(t)-E(t-1)

A*(t)是输入变量A在时间t的期望值，A(t)是输入变量A在时间t的实际值。E(t)是输入变量A在时间t的期望值和实际值的误差，ΔE(t)是输入变量A在时间t的误差的改变量。

任一输入变量A在空间所产生的误差和误差改变量包括：

输入变量A在某一地点d的误差F；

F(d)＝A*(d)-A(d)

ΔF(d)＝F(d)-F(d-1)

由于计算量巨大，而且不同的项目有着不同的作业环境和不同的技术要求，本发明使用离线计算，然后将离线计算的结果形成表格存入埋设犁的内存空间，在实时运行时进行实时查表，这极大地提高了运行速度，加快了埋设犁的响应速度。为了简化计算，本发明使用了空间和时间变量分开单独处理的方法。

在空间和时间的处理上，本发明先进行空间有关的模糊推理和决策，当通过空间有关的模糊推理和决策得出的输出量已经达到、甚至超过了最大或最小极限值，或是在模糊推理和决策的过程中已经达到或超过了相关的边界值，那么将不再进行时间有关的模糊推理和决策。

空间有关的知识库以路由海底调查报告、天气、水流和以往在施工区域的施工经验为依据，因此空间有关的知识库和具体的项目紧密关联，需要针对具体项目特别建立，不具有通用性，但是该知识库的可靠性较高，其中各变量的选择更加直接和准确。本发明在模糊推理和决策中，空间有关的知识库占有较大的比重。

时间有关的知识库以通用的水下设备、一般电缆安装知识和经验、埋设犁的技术参数、母船等其它辅助设备的技术参数、基本安全作业要求等非项目独有的参数为依据，因此时间有关的知识库和具体的项目没有直接的关联性，可以通用于各种埋设犁项目，但是该知识库的不确定性较高，其中各变量的选择需要反复试验并在实际应用中不断的摸索改进。本发明在模糊推理和决策中，时间有关的知识库占有较小的比重，但在极端情况的处理中，时间有关的知识库则占有较大的比重。

对输入量进行处理时，先将输入量进行尺度变换，使得输入量进入各自的论域范围，并用相应的模糊集合表达。E和ΔE的论域是[-6，+6]，E和ΔE所对应的模糊集的个数分别是7个，即{NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL}，代表的意义是：负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。根据不同的模糊集产生0-1.0之间的隶属度函数值。通过以往的作业经验、海底调查和试验数据等可对模糊集的分布和隶属度函数值进行不断的调正。

通过对多个埋设犁的作业参数的模糊化处理，可以产生大量的相对应的规则。

本发明使用的模糊控制规则采用以下形式：

IF(X1是A1，X2是A2，…，Xn为An)

THEN(Y1是B1，Y2是B2，…，Ym为Bm)

考虑两输入单输出的情况，并设两输入为E和ΔE，输出为ΔU(控制量的改变量)，假设U(t)＝U(t-1)+ΔU(t)，那么，一条典型的控制规则为：

IF<E is PL and ΔE is NS>

THEN<ΔU is PL>

这条控制规则所表达的意思是：输入量误差E大，而且是正的，即实际的输入量太小，输入量误差改变量ΔE小，而且是负的，即误差在减小，但太慢，那么，应该大幅度增加U，使E减小得更快。

本发明在根据模糊控制规则进行模糊推理和决策时采用了综合法，也就是将整个规则库的所有相关规则综合处理，得到模糊关系R，然后再根据模糊关系R得出输出Y和输入X的模糊关系。

在完成推理机的模糊推理和决策后，本发明使用加权平均法将模糊控制量清晰化成具体的控制信号，如：水压/水流调节信号、埋设刀油缸驱动信号、牵引绞车收放信号、收放绞车收放信号、母船航行速度调整信号等。

式中，U表示控制信号，z表示加权因子，μ_c(z)表示各模糊集合的函数值。

在取得控制信号U后，需要通过比例转换，将控制信号U转换成实际的控制信号以驱动水压/水流调节器、埋设刀油缸、牵引绞车、收放绞车。母船航速的调整信号由于需要和船舶的控制系统兼容，所以作为参考变量供母船操作人员参考。

结合图3埋设犁控制原理图，水上PLC控制器1和水下PLC控制器通2过水密电缆和水密接头连接，实时通讯，接收处理各种操作指令和各种传感器信号，并对埋设犁和母船上的相关运动元件发出控制指令。水上PLC控制器1接收来自操作台4的操作指令，通过GPS系统5取得母船位置信号，通过USBL水下定位系统8取得埋设犁相对于母船的位置，通过电缆长度传感器3取得电缆埋设长度和速度，通过牵引绞车拉力器6和收放绞车拉力器7分别取得埋设犁的向前的牵引力和向上的提升力。水下PLC控制器通2通过温度传感器12取得水下动力源的液压油温，通过压力传感器14取得水下动力源的液压油压，通过姿态传感器13取得埋设犁的俯仰和侧倾角度，通过水深传感器16取得埋设犁的工作水深，通过埋设刀位置传感器15取得电缆的埋设深度。水上PLC控制器1和水下PLC控制器2在获取各种操作指令、作业参数和空间及时间参数后，创造性的应用模糊控制，对各变量进行模糊处理，以知识库为基础，通过模糊推理机进行模糊推理和决策，在完成模糊推理和决策后，进行清晰化处理，产生相应的控制驱动信号。控制驱动信号控制收放绞车10和牵引绞车11以调整埋设犁的姿态和牵引力等。控制驱动信号控制埋设刀/联动装置17以控制电缆的埋设深度。控制驱动信号控制水流调节装置20以调节冲埋水流。和母船有关的母船信号9作为参考信号输出给母船操作人员，由母船操作人员在进行进一步分析后再酌情处理。

本发明在应用模糊控制的同时还加入了操作人员直接介入的紧急后备方案以进一步地提高埋设犁的可靠性和安全信。收放绞车10、牵引绞车11、埋设刀/联动装置17和水流调节装置20可由埋设犁操作人员直接操作。同时还安装了水下摄像头18和水下照明灯19以便于埋设犁操作人员实时观察埋设犁的水下作业情况。

结合图2埋设犁液压原理图，应用模糊控制的PLC控制系统1接收各种反馈和定位信号8后，通过模糊推理和决策，产生各种控制信号7，其中的液压控制信号操作控制阀2以调节收放绞车4、埋设油缸/联动装置5和牵引绞车6。液压站为各液压元件提供液压动力。

结合图4埋设犁冲埋水流原理图，水上泵1和水下泵2提供冲埋水流。通过模糊推理和决策产生的水流控制信号控制水流调节装置3，将冲埋水流引入上层喷水管4、中层喷水管5、下层喷水管6。根据海底不同的地质条件，在上、中、下层喷水管上分别安装了不同的喷水口：上层喷水口7、中层喷水口7、下层喷水口9。

Claims

1.一种水下埋设犁的人工智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

输入变量A在时间t的误差E(t)；

任一输入变量A在空间所产生的误差和误差改变量包括：

输入变量A在某一地点d的误差F(d)；

步骤3、利用模糊控制器对多个埋设犁的作业参数进行模糊化处理，产生相对应的规则，从而得到模糊控制规则，采用综合法根据模糊控制规则进行模糊推理和决策；

2.如权利要求1所述的一种水下埋设犁的人工智能控制方法，其特征在于，在所述步骤3中，先进行空间有关的模糊推理和决策，当通过空间有关的模糊推理和决策得出的输出量已经达到、甚至超过了最大或最小极限值，或是在模糊推理和决策的过程中已经达到或超过了相关的边界值，那么将不再进行时间有关的模糊推理和决策。