CN111338410B - 一种智能船舶航向航速综合控制的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能船舶航行控制领域，尤其涉及一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其包括：首先采集外部航行数据和船舶内部数据并通过分析，形成了对船舶及航行环境的综合认知，基于综合认知来判断是否满足航行条件；在不满足航行条件时，进入异常处理流程；在满足航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入；当有岸基的操纵指令输入，执行岸基的操纵指令；当没有岸基的操纵指令输入，判断航行计划是否满足当前航行状况；在航行计划不满足当前航行状况时，船舶进行自主航行；在航行计划满足当前航行状况时，基于航向控制律以及航速控制律来对船舶进行综合控制。本发明将航向与航速协同调度起来，且实时调整控制参数，极大地提高了控制效率。

Description

一种智能船舶航向航速综合控制的方法

技术领域

本发明涉及一种智能船舶航行控制领域，具体的说是涉及一种智能船舶航向航速综合控制的方法。

背景技术

智能船舶是未来航运发展的主要趋势，在智能船舶的组成系统中，航行控制系统是重中之重。船舶的循迹航行功能，即船舶在海上航行时，为了完成既定的航行任务需要对船舶的航向和航速进行控制，保证船舶沿着既定的航线以既定的航速进行航行。现有的航向航速控制方法主要是将航向保持作为自动控制目标，使船舶能够自动跟随给定的航向，或者是在航向保持的基础上，将航向给定纳入自主控制的范围，由船载计算机通过控制算法自主得出航向给定值，进行闭环控制，但是航速给定不包括在自主控制的范围内，无法实现航向、航速的综合控制，而且协同控制程度较弱。

发明内容

要解决的技术问题

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是提出了一种智能船舶航向航速综合控制的方法，旨在解决如何建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，并基于航向控制律以及航速控制律来对船舶的航向与航速进行综合控制的问题。

(二)技术方案

为了达到上述的目的，本发明提供一种智能船舶航向航速综合控制的方法，包括：

S1、采集外部航行数据和船舶内部数据；

S2、将所述外部航行数据和所述船舶内部数据通过专家知识库的分析，形成对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知，基于所述综合认知来判断是否满足航行条件；

S3、在不满足所述航行条件时，进入异常处理流程；

S4、在满足所述航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入；

S5、如果有所述岸基的操纵指令输入，则执行所述岸基的操纵指令；

S6、如果没有所述岸基的操纵指令输入，则判断航行计划是否满足当前航行状况；

S7、在所述航行计划不满足所述当前航行状况时，船舶进行自主航行；

S8、在所述航行计划满足所述当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对船舶进行综合控制。

优选地，所述外部航行数据包括：航速、航向、航线、风速、风向、流速、流向以及地理位置；

所述船舶内部数据包括：各船载设备的状态参数。

优选地，步骤S3中的异常处理流程包括：

S31、判断异常情况是否超出船舶的自主解决的能力范围；

S32、在所述异常情况未超出船舶的自主解决能力范围时，异常处理系统分析所述异常情况，输出并执行异常解决方案；

S33、在所述异常情况超出船舶的自主解决能力范围时，向岸基智能集成平台发送警报指令，并依据所述岸基智能集成平台针对所述警报指令产生的反馈指令来解决异常情况。

优选地，步骤S7中船舶进行自主航行包括：

S71、根据所述综合认知和所述航行计划对船舶作出全局航线规划；所述全局航线规划包括航向规划、航速规划以及航线规划；

S72、将航向规划的指令传输到航向控制器并得出给定航向，将航速规划的指令传输到航速控制器并得出给定航速；

S73、船舶根据所述给定航向以及所述给定航速按照所述全局航线规划来航行。

优选地，在步骤S8之前，还包括：

F81、判断船舶的当前位置是否处于所述全局航线规划的拐点上，其中所述拐点为所述全局航线规划的起点与终点之间的多个分目标点；

F82、在所述船舶的当前位置未处于所述全局航线规划的拐点上时，进入步骤S81；

F83、在所述船舶的当前位置处于所述全局航线规划的拐点上时，判断是否仍然存在下一拐点；

F84、如果不存在下一拐点时，则船舶到达终点；

F85、如果存在下一拐点时，则将下一个拐点坐标赋值到当前拐点坐标，并作为船舶的下一个分目标点。

优选地，步骤S8包括：

S81、根据所述外部航行数据得出实际航向与实际航线，将所述实际航向与所述航向规划对比，得出多个航向偏差和多个单位时间的航向偏差率，将所述实际航线与所述航线规划对比得出多个航线偏差；

S82、将多个所述航向偏差排序并组成航向偏差数组，将多个所述航线偏差排序并组成航线偏差数组；

S83、确定各所述单位时间的航向偏差率的控制周期，并由自适应控制器输出所述控制周期给模糊控制器；

S84、通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律；

S85、模糊控制器接收所述控制周期，并基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对所述航向偏差数组和所述航线偏差数组进行计算，得到目标舵令和主机目标转速。

优选地，步骤S83包括：

S831、将各所述单位时间的航向偏差率根据不同的参数范围进行档位划分；

S832、根据各单位时间的航向偏差率的档位以及档位与控制周期的对应关系来确定控制周期，并由自适应控制器输出所述控制周期给模糊控制器。

优选地，步骤S85包括：

S851、将控制周期对应的所述航向偏差数组与所述航线偏差数组一一对应；

S852、根据所述航向控制律以及所述航速控制律分别对所述航向偏差数组与所述航线偏差数组进行模糊自适应控制的解算，得出目标舵令以及主机目标转速。

优选地，所述船舶运动学模型为：

其中，M为惯性矩阵，m₁₁,m₂₂,m₃₃分别为第一船体惯性参数、第二船体惯性参数以及第三船体惯性参数，

D(v)为阻尼系数矩阵，d₁₁,d₂₂,d₃₃分别为第一船舶水动力阻尼系数、第二船舶水动力阻尼系数以及第三船舶水动力阻尼系数，

C(V)为地球偏转力分布矩阵，

B为控制输入配置矩阵，b₁₁,b₂₂,b₃₂分别为第一输入配置参数、第二输入配置参数以及第三输入配置参数，

其中，v＝[u0,v0,r0]^T，u₀，v₀，r₀分别为船舶在船体坐标系中的实际的纵向线速度、实际的横向线速度和实际的航向角，而

为速度的变化率；f＝[T_x,T_y]^T为控制输入矩阵；

所述航速控制律为：

其中，给定的纵向线速度为u_d，实际的纵向线速度为u₀，纵向线速度的跟踪误差为u_e＝u₀-u_d，k为跟踪误差系数，k的取值范围为(0.5，1)；

所述航向控制律为：

其中，设置的期望航向角为r_d，则期望的航向角速度为

期望的航向角加速度为

实际的航向角为r₀，实际的航向角速度为

实际的航向角加速度为

航向角跟踪误差为r_e＝r₀-r_d，航向角速度跟踪误差为

k₁为航向角跟踪误差参数，k₂为航向角速度跟踪误差参数，k₁与k₂的取值范围均为(0.5，1)。

优选地，根据设定时钟T来采集所述外部航行数据和所述船舶内部数据。

(三)有益效果

本发明的有益效果为：本发明提供了一种智能船舶航向航速综合控制的方法，本发明基于外部航行数据和船舶内部数据来对船舶形成一个整体的综合认知，根据综合认知来决策和判断此时船舶应该进入怎样的流程以及执行对应的操作。在不满足航行条件时，进入异常处理流程；在满足航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入。当有岸基的遥控指令输入，执行岸基的遥控指令；当没有岸基的遥控指令输入，判断航行计划是否满足当前航行状况。在航行计划不满足当前航行状况时，船舶进行自主航行；在航行计划满足当前航行状况时，通过船舶运动学模型确定航向控制律以及航速控制律，基于航向控制律以及航速控制律来对船舶进行综合控制，这样使得船舶的航速以及航向控制更加灵活方便，且通过综合控制船舶的航向以及航速，将船舶的航向以及航速协同调度起来，保证船舶沿着既定的航线以既定的航速进行航行，又能实时调整控制参数，提高了控制效率以及控制实时性。

附图说明

图1为本发明提供的一种智能船舶航向航速综合控制的方法的流程示意图；

图2为图1中的步骤S3的具体流程示意图；

图3为图1中的步骤S7的具体流程示意图；

图4为图1中的步骤S8之前的一个步骤的具体流程示意图；

图5为图1中的步骤S8的具体流程示意图；

图6为图5中的步骤S83的具体流程示意图；

图7为图5中的步骤S85的具体流程示意图；

图8为应用一种智能船舶航向航速综合控制的方法的船载智能集成平台的组成示意图；

图9为本发明提供的一种智能船舶航向航速综合控制的方法的逻辑流程图。

【附图标记说明】

10：船载智能集成平台；

11：船载各类传感器数据采集系统；

12：分析认知系统；

13：异常处理系统；

14：岸基指令交互系统；

20：岸基智能集成平台。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作进一步详细描述。

如图1所示，图1为本发明提供的一种智能船舶航向航速综合控制的方法的流程示意图。首先采集外部航行数据和船舶内部数据来对船舶的航行状态进行感知。然后将外部航行数据和船舶内部数据通过囊括了大量数据与专业知识的专家知识库的分析，形成了对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知，再基于综合认知来判断是否满足航行条件，即判断判断船舶自身状态、天气海况、法律法规等是否满足航行条件。本发明基于外部航行数据和船舶内部数据来对船舶形成一个整体的综合认知，根据综合认知来决策和判断此时船舶应该进入怎样的流程以及执行对应的操作，在不满足航行条件时，进入异常处理流程；在满足航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入。当有岸基的遥控指令输入，执行岸基的遥控指令；当没有岸基的遥控指令输入，判断航行计划是否满足当前航行状况。在航行计划不满足当前航行状况时，船舶进行自主航行；在航行计划满足当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于航向控制器律以及航速控制律来对船舶进行综合控制。

这样通过建立船舶运动学模型的方式来综合控制船舶的航向以及航速，将船舶的航向以及航速协同调度起来，保证了船舶沿着既定的航线以既定的航速进行航行，又能实时调整控制参数，提高了控制效率以及控制实时性。

以下是一种智能船舶航向航速综合控制的方法的具体流程。本发明提供一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其包括：

S1、采集外部航行数据和船舶内部数据。

本发明通过岸基指令交互系统14以及船载各类传感器数据采集系统11来采集和接收外部航行数据和船舶内部数据。外部航行数据包括：航速、航向、航线、风速、风向、流速、流向以及地理位置；船舶内部数据包括：各船载设备的状态参数。

S2、将外部航行数据和船舶内部数据通过专家知识库的分析，形成了对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知，基于综合认知来判断是否满足航行条件。

判断是否满足航行条件的具体步骤是：第一步是将外部航行数据以及船舶内部数据通过基于各种数据的专家知识库的分析，形成了对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知；第二步基于第一步得到的综合认知，来判断是否满足航行条件，即判断船舶自身状态、天气海况、法律法规等是否满足航行条件。

S3、在不满足航行条件时，进入异常处理流程。如图2所示，图2为图1中的步骤S3的具体流程示意图，以下是步骤S3的具体流程：

S31、判断异常情况是否超出船舶的自主解决的能力范围。

S32、在异常情况未超出船舶的自主解决能力范围时，异常处理系统13分析异常情况，输出并执行异常解决方案。

S33、在异常情况超出船舶的自主解决能力范围时，向岸基智能集成平台20发送警报指令，并依据岸基智能集成平台20针对警报指令产生的反馈指令来解决异常情况。

异常处理系统13包括自主视情维护模块以及岸基警报发送模块。在异常处理流程中，自主视情维护模块自主定位异常起源，然后分析异常情况，在异常情况未超出船舶的自主解决能力范围时，自主决策输出并执行异常解决方案；在异常情况超出船舶的自主解决能力范围时，向岸基智能集成平台20发送警报指令，并依据岸基智能集成平台20针对警报指令产生的反馈指令来解决异常情况。

S4、在满足航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入。

S5、当有岸基的操纵指令输入，执行岸基的操纵指令。

当有岸基的操纵指令输入时，船舶处于被遥控操纵的状态，此时船舶不自主航行，而是根据岸基的操纵指令对船舶进行远程操控。

S6、当没有岸基的操纵指令输入，判断航行计划是否满足当前航行状况。此处的航行计划是指根据航行目的由系统或人工规划出的航行路线，本发明的智能船舶根据该航行计划沿着既定的航行路线行驶。

S7、在航行计划不满足当前航行状况时，船舶进行自主航行。如图3所示，图3为图1中的步骤S7的具体流程示意图，以下是步骤S7的具体流程：

S71、根据综合认知和航行计划对船舶作出全局航线规划；全局航线规划包括航向规划、航速规划以及航线规划。

S72、将航向规划的指令传输到航向控制器并得出给定航向，将航速规划的指令传输到航速控制器并得出给定航速。

S73、船舶根据给定航向以及给定航速按照全局航线规划来航行。

船舶在执行航行计划时，会按照既定的航行轨迹进行循迹航行，当航行环境条件(海况条件，航行路况)等不会影响船舶执行航行计划时，表示满足航行状况，但若产生影响时(如海况恶劣需要紧急锚泊，出现碍航船只障碍物需要紧急避碰，或是航行计划发生变更等)，则退出当前航行计划，进入自主航行模式，来解决当前问题。

在步骤S7中，船舶的自主航行的具体流程为：首先基于上述对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知，并根据船舶的航行任务由航行系统封装的全局航线规划算法进行全局航线规划，包括航向规划以及航速规划。将航向规划以指令的形式传输到航向控制器并由航向控制器得出给定航向，将航速规划以指令的形式传输到航速控制器并由航速控制器得出给定航速。船舶根据给定航向以及给定航速按照全局航线规划来航行。并且全局航线规划还能通过不断升级和优化内部的算法数据库来进行更新，使得全局航线规划更加安全以及可靠。

S8、在航行计划满足当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于航向控制律以及航速控制律来对船舶进行综合控制。如图4所示，图4为图1中的步骤S8之前的一个步骤的具体流程示意图，以下为步骤S8之前的一个步骤的具体流程：

F81、判断船舶的当前位置是否处于全局航线规划的拐点上，其中拐点为全局航线规划的起点与终点之间的多个分目标点。

拐点是指船舶航行起点与终点之间的多个分目标点，是船舶必会航行到达的点。而全局航线规划就是由一系列离散的拐点组成，每一个拐点都有确定的位置坐标，船舶可通过坐标对比来判断船舶的当前位置是否处于拐点。

F82、在船舶的当前位置未处于全局航线规划的拐点上时，进入步骤S81。

F83、在船舶的当前位置处于全局航线规划的拐点上时，判断是否仍然存在下一拐点。

F84、在不存在下一拐点时，船舶到达终点。

F85、在存在下一拐点时，将下一个拐点坐标赋值到当前拐点坐标，并作为船舶的下一个分目标点。

船舶到达其中一个拐点后，船载智能集成平台10会重新扫描全局航线规划来确定下一个拐点的地理位置坐标。如果经过扫描不存在下一个拐点，说明船舶已到达该航线的终点；如果经过扫描存在下一个拐点，将下一个拐点的坐标赋值到当前拐点的坐标，并作为船舶的下一个分目标点。且因为两个拐点之间的航线是直线，在直线上船舶的航向不变，航速依据给定航速来不断调整，当船舶行驶到一个拐点之后，就意味着船舶的航向航速都要发生变化。航向控制器按照当前的航向规划的指令输出当前的给定航向，航速控制器按照当前的航速规划的指令输出当前的给定航速。

如图5所示，图5为图1中的步骤S8的具体流程示意图，以下为步骤S8的具体流程：

S81、根据外部航行数据得出实际航向与实际航线，将实际航向与航向规划对比得出多个航向偏差和多个单位时间的航向偏差率，将实际航线与航线规划对比得出多个航线偏差。

S82、将多个航向偏差排序并组成航向偏差数组，将多个航线偏差排序并组成航线偏差数组。

在步骤S81中将实际航向与航向规划对比得出多个航向偏差，再根据公式P_t＝P/T计算出多个单位时间的航向偏差率。将多个航向偏差进行排序并组成航向偏差数组P。根据实际航线与航线规划对比得出多个航线偏差。将多个航线偏差进行排序并组成航线偏差数组D。

S83、确定各单位时间的航向偏差率的控制周期，并由自适应控制器输出控制周期给模糊控制器。如图6所示，图6为图5中的步骤S83的具体流程示意图，以下是步骤S83的具体流程：

S831、将各单位时间的航向偏差率根据不同的参数范围进行档位划分。

S832、根据各单位时间的航向偏差率的档位以及档位与控制周期的对应关系来确定控制周期，并由自适应控制器输出控制周期给模糊控制器。

在步骤S82中，根据多个单位时间的航向角偏差率，可以得到一系列的离散数值，并将这些数值根据不同的参数范围进行档位划分，通过自适应控制器输出控制周期给模糊控制器。将各单位时间的航向偏差率的档位与不同时长的控制周期进行一一对应。控制周期的时长是由单位时间的航向角偏差率的档位确定的，按照如下原则：根据高单位时间的航向角偏差率对应较短的控制周期、低单位时间的航向角偏差率对应较长的控制周期，具体的，航向角偏差率与控制周期的关系式为T_c＝10/P_t，T_c表示控制周期，P_t表示航向角偏差率。

S84、通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律。

S85、模糊控制器接收控制周期，并基于航向控制律以及航速控制律来对航向偏差数组和航线偏差数组进行计算，得到目标舵令U和主机目标转速V。如图7所示，图7为图5中的步骤S85的具体流程示意图，以下为步骤S85的具体流程：

S851、将控制周期对应的航向偏差数组与航线偏差数组一一对应；

S852、根据航向控制律以及航速控制律分别对航向偏差数组与航线偏差数组进行模糊自适应控制的解算，得出目标舵令以及主机目标转速。

根据步骤S832中的控制周期，在步骤S85中，模糊控制器接收自适应控制器输出的控制周期，可以将航向偏差数据p和航线偏差数组D按时间段进行分列，将每一控制周期内的航向偏差数据p和航线偏差数组D一一对应，针对每一控制周期，根据相应的模糊控制器从而可以输出目标舵令以及目标转速，模糊控制器主要包括控制率及其相应的隶属度函数(表示航向偏差以及航线偏差对结果的影响度)，通过模糊控制器对每一控制周期内的航向偏差数组以及航线偏差数组进行解算，从而得到该控制周期内的目标舵令U以及目标转速V。船舶依据目标舵令U以及主机目标转速V来航行。

在步骤S8中，根据外部航行数据和船舶内部数据来获取到实际航向以及实际航线，将实际航向与航向规划对比得到航向偏差率，并计算出单位时间航向偏差率。将各单位时间航向偏差率进行档位划分，并将各单位时间航向偏差率的档位与不同时长的控制周期一一对应起来。将实际航线与航线规划对比得到航线偏差。将多个航向偏差排序并组成航向偏差数组，将多个航线偏差排序并组成航线偏差数组。模糊控制器接收控制周期，并基于航向控制律以及航速控制律来对航向偏差数组和航线偏差数组进行计算，得到目标舵令U和主机目标转速V。这样通过基于航向控制律以及航速控制律来实现对船舶航向以及航速的模糊PID控制，既可以加快控制的响应速度，又能适时调整控制参数，不断地修正由于航行环境复杂多变的噪声干扰带来的控制误差，提高了控制精度。

船舶运动学模型为：

其中，M为惯性矩阵，m₁₁,m₂₂,m₃₃分别为第一船体惯性参数、第二船体惯性参数以及第三船体惯性参数，

D(v)为阻尼系数矩阵，d₁₁,d₂₂,d₃₃分别为第一船舶水动力阻尼系数、第二船舶水动力阻尼系数以及第三船舶水动力阻尼系数，

C(V)为地球偏转力分布矩阵，

B为控制输入配置矩阵，b₁₁,b₂₂,b₃₂分别为第一输入配置参数、第二输入配置参数以及第三输入配置参数，

其中，v＝[u₀,v₀,r₀]^T，u₀，v₀，r₀分别为船舶在船体坐标系中的实际的纵向线速度、实际的横向线速度和实际的航向角，而

为速度的变化率；f＝[T_x,T_y]^T为控制输入矩阵；

航速控制律为：

其中，给定的纵向线速度为u_d，实际的纵向线速度为u₀，纵向线速度的跟踪误差为u_e＝u₀-u_d，k为跟踪误差系数，k的取值范围为(0.5，1)；

航向控制律为：

其中，设置的期望航向角为r_d，则期望的航向角速度为

期望的航向角加速度为

实际的航向角为r₀，实际的航向角速度为

实际的航向角加速度为

航向角跟踪误差为r_e＝r₀-r_d，航向角速度跟踪误差为

k₁为航向角跟踪误差参数，k₂为航向角速度跟踪误差参数，k₁与k₂的取值范围均为(0.5，1)。

模糊控制器是通过模糊PID控制来实现船舶航向以及航速的控制。航速控制律与航向控制律是要将航速航向控制在给定值，通过计算其中前进推力与偏航力矩去控制当前航速以及当前航向。

同时，是根据设定时钟T来读取外部航行数据和船舶内部数据；设定时钟T的长短决定了系统对外部环境的反应精度，可以根据船舶的航行环境及航行状态设定时钟T的大小，主要包括航行海域，海况信息，若在宽阔海域以及海况平稳的环境中，可将设定时钟T设置在秒级，若在繁忙海域，海况变化复杂的环境中，应将设定时钟T设置在毫秒级。

在一个设定时钟T内进行上述的步骤，经历过一个设定时钟T后再回到步骤S1。依据读取的外部航行数据和船舶内部数据，执行对应的操作步骤：在出现重大异常情况，也即是在不满足航行条件时，进入在步骤S3；在有岸基的操纵指令输入时，进入步骤S5；在出现会遇、紧急避碰、目的地变更时，进入步骤S7；达到拐点坐标，进入步骤F83；未达到拐点坐标，进入步骤S81。

进一步地，本发明应用于船载智能集成平台10与岸基智能集成平台20之间的协同控制，如图8所示，图8为应用一种智能船舶航向航速综合控制的方法的船载智能集成平台的组成示意图。船载智能集成平台10包括船载各类传感器数据采集系统11、分析认知系统12(专家知识库)、异常处理系统13、岸基指令交互系统14。

综上所述，如图9所示，图9为本发明提供的一种智能船舶航向航速综合控制的方法的逻辑流程图。本发明通过岸基指令交互系统14、船载各类传感器数据采集系统11来采集和接收外部航行数据和船舶内部数据，外部航行数据包括：航速、航向、航线、风速、风向、流速、流向以及地理位置。而船舶内部数据包括：各种船载设备的状态参数。然后将外部航行数据和船舶内部数据通过基于各种数据的专家知识库的分析，目的在于实现对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势形成一个综合认知。

依据综合认知，来判断船舶自身状态、天气海况、法律法规等是否满足航行条件，在不满足航行条件时，进入异常处理流程，并交由异常处理系统13来处理，异常处理系统13包括自主视情维护模块以及岸基警报发送模块。在异常处理流程中，自主视情维护模块自主定位异常起源，然后分析异常情况，在异常情况未超出船舶的自主解决能力范围时，自主决策输出执行异常解决方案；在异常情况超出船舶的自主解决能力范围时，向岸基发送警报指令，并依据岸基的反馈指令方案来解决异常情况。在满足航行条件时，继续判断是否有岸基的操纵指令，若是有则通过岸基指令交互系统14来执行岸基的操纵指令；若是没有则判断航行计划是否满足当前的航行状况。若是航行计划不满足当前的航行状况，则进入自主航行。自主航行则首先基于上述的综合认知，并根据船舶的航行任务由航行系统封装的全局航线规划算法进行全局航线规划，包括航向规划、航速规划以及航线规划。将航向规划的指令传输到航向控制器并由航向控制器得出给定航速，将航速规划的指令传输到航速控制器并由航速控制器得出给定航向，船舶根据给定航向以及给定航速就能按照全局航线规划来航行。并且还能不断升级和优化内部的算法数据库来更新全局航线规划算法，使得全局航线规划更加安全以及可靠。若是航行计划满足当前的航行状况则判断，船舶当前位置是否位于拐点，若是否则进入步骤S81，通过船载各类传感器数据采集系统11采集的外部航行数据得到当前航向与位置。若是船舶当前位置位于拐点，继续判断是否存在下一个拐点，若是不存在下一拐点，则说明船舶达到终点。若是存在下一个拐点，则将下一个拐点坐标赋值到当前拐点坐标。

基于外部航行数据和船舶内部数据，获取到实际航向以及实际航线，将实际航向与航向规划对比得到航向偏差率，并计算出单位时间航向偏差率。将各单位时间航向偏差率进行档位划分，并将各单位时间航向偏差率的档位与不同时长的控制周期一一对应起来。将实际航线与航线规划对比得到航线偏差。将多个航向偏差排序并组成航向偏差数组，将多个航线偏差排序并组成航线偏差数组。模糊控制器接收控制周期，并基于航向控制律以及航速控制律来对航向偏差数组和航线偏差数组进行计算，得到目标舵令U和主机目标转速V。另外地，并设置时钟T，实时读取航行数据。

本发明首先通过船载各类传感器数据采集系统11对船舶以及航向环境形成一个综合认知，并基于综合认知来判断此时船舶应该进入什么操作流程，这样经过不同的操作细分，使得船舶在任何时刻都执行正确的操作，避免了多余的操作或出现误操作。同时在航行计划满足当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型确定航向控制律以及航速控制律，并基于航向控制律以及航速控制律来实现对航向以及航速的综合控制，使得船舶的航速以及航向控制更加灵活方便，既可以加快控制的响应速度，又能适时调整控制参数，提高了控制效率同时也减少了误操作。综合控制实现了高精度的控制，其结合航速控制航向，转向时间短，转向阻力小，成本低，提高了航向控制系统的经济性和可靠性。

本发明采取了双模控制，既可实现无人驾驶船舶航线航速自动综合控制，也可随时响应岸基的操纵指令来遥控操船，避免船舶控制程序跑飞等带来的损失。

需要理解的是，以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，包括：

S1、采集外部航行数据和船舶内部数据；

S2、将所述外部航行数据和所述船舶内部数据通过专家知识库的分析，形成对船载设备状态参数实时监测、航行环境信息全息感知以及航行全景态势的综合认知，基于所述综合认知来判断是否满足航行条件；

S3、在不满足所述航行条件时，进入异常处理流程；

S4、在满足所述航行条件时，判断是否有岸基的操纵指令输入；

S5、如果有所述岸基的操纵指令输入，则执行所述岸基的操纵指令；

S6、如果没有所述岸基的操纵指令输入，则判断航行计划是否满足当前航行状况；

S7、在所述航行计划不满足所述当前航行状况时，船舶进行自主航行；

S8、在所述航行计划满足所述当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对船舶进行综合控制。

2.根据权利要求1所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，

所述外部航行数据包括：航速、航向、航线、风速、风向、流速、流向以及地理位置；

所述船舶内部数据包括：各船载设备的状态参数。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，步骤S3中的异常处理流程包括：

S31、判断异常情况是否超出船舶的自主解决的能力范围；

S32、在所述异常情况未超出船舶的自主解决能力范围时，异常处理系统分析所述异常情况，输出并执行异常解决方案；

S33、在所述异常情况超出船舶的自主解决能力范围时，向岸基智能集成平台发送警报指令，并依据所述岸基智能集成平台针对所述警报指令产生的反馈指令来解决异常情况。

4.根据权利要求1或权利要求2所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，步骤S7中船舶进行自主航行包括：

S71、根据所述综合认知和所述航行计划对船舶作出全局航线规划；所述全局航线规划包括航向规划、航速规划以及航线规划；

S72、将航向规划的指令传输到航向控制器并得出给定航向，将航速规划的指令传输到航速控制器并得出给定航速；

S73、船舶根据所述给定航向以及所述给定航速按照所述全局航线规划来航行。

5.根据权利要求4所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，在所述航行计划满足所述当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对船舶进行综合控制之前，还包括：

F81、判断船舶的当前位置是否处于所述全局航线规划的拐点上，其中所述拐点为所述全局航线规划的起点与终点之间的多个分目标点；

F82、在所述船舶的当前位置未处于所述全局航线规划的拐点上时，进入步骤S81；

F83、在所述船舶的当前位置处于所述全局航线规划的拐点上时，判断是否仍然存在下一拐点；

F84、如果不存在下一拐点时，则船舶到达终点；

F85、如果存在下一拐点时，则将下一个拐点坐标赋值到当前拐点坐标，并作为船舶的下一个分目标点；

在所述航行计划满足所述当前航行状况时，通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律，基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对船舶进行综合控制包括：

S81、根据所述外部航行数据得出实际航向与实际航线，将所述实际航向与所述航向规划对比，得出多个航向偏差和多个单位时间的航向偏差率，将所述实际航线与所述航线规划对比得出多个航线偏差；

S82、将多个所述航向偏差排序并组成航向偏差数组，将多个所述航线偏差排序并组成航线偏差数组；

S83、确定各所述单位时间的航向偏差率的控制周期，并由自适应控制器输出所述控制周期给模糊控制器；

S84、通过建立船舶运动学模型来确定航向控制律以及航速控制律；

S85、模糊控制器接收所述控制周期，并基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对所述航向偏差数组和所述航线偏差数组进行计算，得到目标舵令和主机目标转速。

6.根据权利要求5所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，确定各所述单位时间的航向偏差率的控制周期，并由自适应控制器输出所述控制周期给模糊控制器包括：

S831、将各所述单位时间的航向偏差率根据不同的参数范围进行档位划分；

S832、根据各单位时间的航向偏差率的档位以及档位与控制周期的对应关系来确定控制周期，并由自适应控制器输出所述控制周期给模糊控制器。

7.根据权利要求5所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，模糊控制器接收所述控制周期，并基于所述航向控制律以及所述航速控制律来对所述航向偏差数组和所述航线偏差数组进行计算，得到目标舵令和主机目标转速包括：

S851、将控制周期对应的所述航向偏差数组与所述航线偏差数组一一对应；

S852、根据所述航向控制律以及所述航速控制律分别对所述航向偏差数组与所述航线偏差数组进行模糊自适应控制的解算，得出目标舵令以及主机目标转速。

8.根据权利要求1或权利要求2所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，

所述船舶运动学模型为：

其中，M为惯性矩阵，m₁₁,m₂₂,m₃₃分别为第一船体惯性参数、第二船体惯性参数以及第三船体惯性参数，

D(v)为阻尼系数矩阵，d₁₁,d₂₂,d₃₃分别为第一船舶水动力阻尼系数、第二船舶水动力阻尼系数以及第三船舶水动力阻尼系数，

C(V)为地球偏转力分布矩阵，

B为控制输入配置矩阵，b₁₁,b₂₂,b₃₂分别为第一输入配置参数、第二输入配置参数以及第三输入配置参数，

其中，v＝[u₀,v₀,r₀]^T，u₀，v₀，r₀分别为船舶在船体坐标系中的实际的纵向线速度、实际的横向线速度和实际的航向角，而

为速度的变化率；f＝[T_x,T_y]^T为控制输入矩阵；

所述航速控制律为：

其中，给定的纵向线速度为u_d，实际的纵向线速度为u₀，纵向线速度的跟踪误差为u_e＝u₀-u_d，k为跟踪误差系数，k的取值范围为(0.5，1)；

所述航向控制律为：

其中，设置的期望航向角为r_d，则期望的航向角速度为

期望的航向角加速度为

实际的航向角为r₀，实际的航向角速度为

实际的航向角加速度为

航向角跟踪误差为r_e＝r₀-r_d，航向角速度跟踪误差为

k₁为航向角跟踪误差参数，k₂为航向角速度跟踪误差参数，k₁与k₂的取值范围均为(0.5，1)。

9.根据权利要求1或权利要求2所述的一种智能船舶航向航速综合控制的方法，其特征在于，根据设定时钟T来采集所述外部航行数据和所述船舶内部数据。

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