CN110345943A - 船舶姿态监测预报系统及其预报方法 - Google Patents

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Abstract

一种船舶姿态监测装置及可实时存储、显示、操作并具有预报功能的上位机软件，还涉及其专用的监测预报方法。该系统包括：捷联传感器、微处理器、通信模块、监测预报软件、模型辨识方法、预报算法，以及具有自适应能力的闭环模块。本发明所设计的姿态监测模块具有较高的精度；所设计的姿态监测预报软件操作简单，界面直观，交互性好；所用模型辨识预估算法考虑到船体模型和测量模型的非线性，具有较高的姿态预估精度；所设计的闭环系统考虑多种误差来源，具有较好的稳定性。

Description

船舶姿态监测预报系统及其预报方法
技术领域
本发明涉及船舶姿态监测领域，具体涉及一种船舶姿态监测装置及可实时存储、显示、操作并具有预报功能的上位机软件，还涉及其专用的监测预报方法。
背景技术
船舶在海上航行时会受到海洋环境的影响，特别是在恶劣的海况条件下，船舶的航行及海上作业都存在极大的安全隐患。因此，对于容易受海况条件影响的中小型船舶和对平稳性要求高的工程船舶来说，船舶姿态的精确监测和实时预报十分必要。
通过对船舶姿态的预报，可以提前预判船舶的运动趋势，这样就可以提前对船舶运动姿态做出调整，从而使船舶保持在平衡状态，及早的消除安全隐患。
目前常用的船舶姿态监测设备有三轴加速度传感器和三轴陀螺仪，《船舶水平姿态仪》（申请号201220186977.3）公开了一种数字显示的船舶水平姿态仪，该实用新型只用三轴加速度传感器采集姿态数据，具有数据参数单一，短期姿态监测效果差的缺点，而三轴陀螺仪测量姿态角时虽然短期精度高，但由于漂移会出现误差累积的问题。而且由于制造工艺和设备安装，三轴加速度传感器和三轴陀螺仪都存在三轴不垂直性问题。
目前常用的姿态预报算法主要有卡尔曼滤波法、艏前波法、时间序列分析法、人工神经网络法等。相比于其他几种算法，卡尔曼滤波法结构简单，应用性强，并且具有较好的抗干扰能力和较高的稳定性，因此被广泛应用在各个领域。而卡尔曼算法的难点是状态方程和测量方程的建立，目前的研究主要针对线性系统或对系统进行线性化处理。
目前姿态监测预报软件存在学习困难，操作复杂，人机交互性差等问题。
而且，国内目前的船舶姿态监测预报系统还普遍存在以下问题：①受传感器精度的限制，所采集的姿态数据精度低。②所设计的闭环系统一般只考虑加速度误差的影响，而未对模型误差和其他扰动予以考虑，这会降低系统的监测预报精度和稳定性。
因此目前迫切需要一款能够快速、精确监测船舶姿态，并能实时预报，稳定运行的船舶姿态监测预报系统。
发明内容
为克服现有设计和研究中存在的不足，本发明的目的是设计一款精度高、速度快、稳定性好、监测软件界面交互性好的船舶姿态监测预报系统，能够快速监测，实时预报船舶的运动姿态，能够存储、分析、处理姿态数据并具有报警功能。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
船舶姿态监测预报系统，包括：捷联传感器、微处理器、通信模块、监测预报软件、模型辨识方法、预报算法，以及具有自适应能力的闭环系统。
所述的捷联传感器由一个三轴加速度传感器和一个三轴陀螺仪组成，用于实现姿态数据的采集，考虑到传感器的三轴不垂直性，对加速度传感器和陀螺仪进行不垂直性校正，考虑到两传感器在频域上的互补性，通过互补滤波的方法可提高姿态角测量精度。
所述的微处理器采用STM32芯片，用于实现姿态数据的处理和与上位机监测预报软件的通信，捷联传感器采集的姿态数据通过A/D转换上传给微处理器，微处理器将采集的电压信号转换为倾角信号并对倾角信息进行不垂直性校正和互补处理，处理后的数据及时上传给上位机软件。
所述的通信模块用于实现微处理器和监测预报软件的通信，具有串口通信和WIFI通信两种通信方式，当WIFI信号稳定时，可采用通信速度快，不需要信号线的WIFI通信方式；当WIFI信号不稳定时，可采用信号传输稳定的串口通信方式，两种方式都可以满足信号传输的快速性需求。
所述的监测预报软件通过LabVIEW编程，可实现与微处理器的通信，并可实现姿态数据的存储、运动姿态的3D显示、姿态数据的分析、下一状态的预报、安全等级判定及警报以及系统界面的操作。
所述的模型辨识方法和预报算法内嵌在上位机界面中，考虑船舶运动姿态和传感器测量模块的非线性，通过广义最小二乘法进行系统辨识建立船舶状态模型和矫正的传感器测量模型，通过扩展的卡尔曼滤波器（EKF）进行姿态预报可得到最优预估状态。
所述的闭环系统考虑到系统误差的主要来源：①船体加速度。②测量误差及模型简化误差。③外界环境扰动引起的偏差。将控制信息与船舶姿态信息进行比较，通过模糊逻辑控制可得到精度更高的姿态数据。
由于采用以上技术方案，本发明相比现有技术具有以下有益效果：
1.本发明的姿态监测模块具有更高的数据采集精度，姿态监测传感器的设计考虑到三轴加速度传感器和三轴陀螺仪在监测倾角姿态时的优缺点。
2.本发明的姿态监测预报软件具有丰富的功能和较好的交互性能，并且操作简单，界面直观，通过3D动画实时显示船舶当前的运动姿态。
3.本发明的姿态预报算法考虑到船体模型和测量模型的非线性，能够通过广义最小二乘法得到非线性辨识模型，通过EKF得到高精度预估姿态。
4.本发明设计的闭环系统考虑了多种误差来源，具有较好的抗干扰能力和较高的稳定性。
（四）附图说明
图1 为船舶姿态监测预报系统的整体组成示意图；
图2 为船舶姿态监测模块的工作原理图；
图3 为船舶姿态监测预报系统闭环结构框图；
图4 为船舶姿态监测预报系统上位机软件结构图。
（五）具体实施方式
为更好地了解本发明的技术方案，以下结合附图对本发明的工作原理和实施方式作进一步描述。
如图1所示为船舶姿态监测预报系统整体组成示意图，本发明由姿态监测模块和监测预报软件两大部分组成，其中姿态监测模块包括三轴加速度传感器和三轴陀螺仪组成的捷联传感器、A/D、微处理器STM32、通信模块。捷联传感器采集的姿态信号通过A/D上传给微处理器，微处理器对数据进行校正和互补处理并将数据通过通信模块上传给上位机监测预报软件，上传方式可以选择串口或WIFI。模型辨识和预报算法内嵌在监测预报软件中，该软件可在电脑或其他移动设备中安装。
如图2所示为船舶姿态监测模块的工作原理图，三轴加速度传感器测得的倾角θ1和三轴陀螺仪测得的倾角θ2通过A/D传给微处理器，微处理器首先进行三轴不垂直性校正，其中x、y、z组成惯性坐标系，r、s、t轴为三轴传感器的测量轴，假设r，s轴相互垂直，t轴与r、s轴存在角度偏差，通过模型推导和参数辨识可得到校正后的测量参数，其中，为传感器的输出电压；θx，θy，θz表示加速度或倾角；a为刻度因子；为零点漂移；ρ表示t，z轴的夹角；φ为t，z轴组成的平面与x轴的夹角。考虑到加速度传感器和陀螺仪的优缺点，通过将陀螺仪的高通参数和加速度传感器的低通参数互补可以进一步提高系统测量精度，这里c/(c+d)为高通处理，d/(c+d)为低通处理，θ11为校正后的陀螺仪倾角，θ22为校正后的加速度传感器测得的倾角。经过处理，微处理器输出高精度的测量参数θ。
如图3所示为船舶姿态监测预报系统闭环结构框图，系统启动后首先进行初始化并进入自检模式，当检测到k-1时刻测量姿态参数后通过广义最小二乘法进行模型辨识，它的基本原理是引入一个白化滤波器，把相关噪声转化为白噪声，对观测数据先进性一次滤波处理，然后通过最小二乘法残差平方和最小的准则通过大量测量数据进行模型辨识，求得模型中的未知参数，辨识得到系统状态模型和测量模型，利用辨识结果，通过EKF的5个迭代方程，可得到k时刻的预估状态，其中，X(k-1|k-1)为k-1时刻最优结果；X(k|k-1)是利用k-1时刻的状态预测的结果；为k时刻的控制量；P(k|k-1)为与X(k|k-1)对应的协方差矩阵；X(k|k)为k时刻的最优预估状态；Kg(k)为卡尔曼增益；Q、R分别为与Q(k)、R(k)对应的协方差矩阵。将预估状态与k时刻控制信息和船体模型参数比较，并将偏差反馈到模型辨识模块再次进行辨识，从而形成闭环系统，该闭环系统能够有效的克服加速度误差和模型偏差的影响。
图4所示为船舶姿态监测预报系统上位机软件结构图，所述的上位机软件分为算法和界面功能两大部分。所述的界面部分包含菜单栏、日期时间、通信模块、3D显示界面、测量和预估数据波形、报警模块以及姿态信息。所述的菜单栏包含保存、加载、退出、联机、清屏、滤波功能以及其他子界面功能的选择菜单。所述的算法部分包括模型辨识算法、姿态转换算法和姿态预报算法，姿态转换算法负责将下位机上传的电压信号转换为加速度、速度、倾角信号。
综上所述，本发明所设计的的姿态监测模块和模型辨识预估算法具有较高的精度，所设计的闭环系统具有较好的稳定性，所设计的监测预报软件操作简单、界面直观、安装方便。

Claims (4)

1.一种船舶姿态监测预报系统，其特征在于，所述系统包括：捷联传感器、微处理器、通信模块、监测预报软件、模型辨识方法、预报算法，以及具有自适应能力的闭环模块，联传感器由一个三轴加速度传感器和一个三轴陀螺仪组成，所采集的数据通过A/D上传给微处理器STM32，数据经过处理通过通信模块上传给上位机监测预报软件，该软件内嵌模型辨识和姿态预报算法，通过该算法可得到预报姿态，通过预报姿态和控制信息比较，相应的闭环系统被设计出来。
2.根据权利要求1所述的船舶姿态监测预报系统及其预报方法，其特征在于：通过三轴加速度传感器和三轴陀螺仪级捷进行姿态数据采集，并考虑加速度传感器和陀螺仪的优缺点，通过三轴不垂直性校正和互补处理提高姿态数据采集精度。
3.根据权利要求1所述的船舶姿态监测预报系统及其预报方法，其特征在于：在姿态监测的基础上加入姿态预报功能，提高船舶运行的安全性，预报算法采用EKF，考虑到船舶运动模型和测量模型的非线性，通过广义最小二乘法进行模型辨识小线性化造成的偏差，提高预估精度。
4.根据权利要求1所述的船舶姿态监测预报系统及其预报方法，其特征在于：设计的闭环系统考虑了主要误差来源：船体加速度、测量误差及模型偏差，将控制信息与船舶姿态信息进行比较，通过模糊逻辑控制可得到精度更高的姿态数据。
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