CN112379591B - 一种考虑推进器性能的推力分配优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑推进器性能的推力分配优化方法，包括以下步骤：(1)、形成矩阵形式的船舶受力模型；(2)、接收期望推力信号；(3)、进行噪声判断；(4)、利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；(5)、分析是否能够生成合理的转速及舵角，如果能，进入步骤(7)，如果不能，进入步骤(6)；(6)、进行多步规划，将期望推力信号划分为若干步，分别利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；(7)、将求得的各推进器的转速及各舵的舵角传递给推进器及舵的控制器。其能够剔除不合理的期望信号，使产生的推力信号能够适应推进器的自身性能，提高分配结果的合理性，减少船舶动力定位的失位现象。

Description

一种考虑推进器性能的推力分配优化方法

技术领域

本发明属于船舶推力分配技术领域，涉及一种船舶推力分配优化方法，具体涉及一种考虑推进器性能的推力分配优化方法。

背景技术

现阶段，随着科技的发展和海上作业类型的多样化，对船舶控制精度的要求也变得越来越严格。为此，船上需要配备侧向推进器，全回转推进器等新型的推进设备，增加推力系统的可靠性及机动性。随之而来的便是船舶推力结构的复杂程度变得越来越高，增加了推力分配算法的困难性。

在推力分配时，需要考虑推进器的最大功率，推进器的变化速率，推进器的磨损等基本要素，对于配备全回转推进器的船舶来说还应该考虑推进器之间的干扰。为了减少干扰，全回转推进器在实际的回转过程中会存在回转禁区，这样将会造成推进器的推力角范围变为几个不连续的推力角范围。

现阶段对于推力分配方法的研究都是将期望推力作为已知量输入。但是，往往上层控制器中进行期望推力的解算时没有考虑船舶上搭载的推进器的实际性能，而且实际控制器运算过程中可能由于各种原因产生极个别的不合理期望信号，经过推力分配后可能会造成实际推力突变，从而产生船舶失位。

鉴于现有技术的上述技术缺陷，迫切需要研制一种考虑推进器性能的推力分配优化方法。

发明内容

为了解决上述问题的缺陷和不足，本发明提出一种考虑推进器性能的推力分配优化方法，其能够利用判断机制剔除不合理的期望信号，并利用单步规划与多步规划方法的结合，使产生的推力信号能够适应推进器的自身性能，提高分配结果的合理性，减少船舶动力定位的失位现象。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、根据船舶推进器的配置形成矩阵形式的船舶受力模型；

(2)、接收上层控制器输出的期望推力信号；

(3)、对输出的期望推力信号进行噪声判断；

(4)、利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；

(5)、根据单步规划结果分析是否能够生成合理的转速及舵角，如果能，直接进入步骤(7)，如果不能，进入步骤(6)；

(6)、进行多步规划，通过多步规划将期望推力信号划分为若干步，分别利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；

(7)、将求得的各推进器的转速及各舵的舵角传递给推进器及舵的控制器。

优选地，其中，所述步骤(1)中形成的矩阵形式的船舶受力模型为：

τ＝B(δ)T

其中：τ为上层控制器的期望推力信号，其是期望推力及期望转矩组成的矩阵，

τ＝[τ_x,τ_y,M_z]^T

τ_x为沿船长方向的期望推力，

τ_y为沿船宽方向的期望推力，

M_z为绕船舶旋转中心的期望转矩，

B(δ)为与舵角δ有关的系数矩阵，

其中：t′为舵的阻力减额系数，计算公式如下：

C_B为船舶方形系数，

α_H为操舵诱导的船体横向力的修正因子，其计算公式为：

x_H为操舵诱导的船体横向力作用中心至船舶重心的距离，其计算公式为：

x_H＝-L(0.4+0.1C_B)，

L为船长，

y_m为第m个主推进器的位置的纵坐标，其中，m＝1…M，M为主推进器的总个数；x_b为第b个侧向推进器的位置的横坐标，其中，b＝1…B，B为侧向推进器的总个数；x_j为第j个舵的舵叶位置的横坐标，y_j为第j个舵的舵叶位置的纵坐标，δ_j为第j个舵的舵角，j＝1…J，J为舵的总个数；

T为推进器及舵的推力组成的矩阵；

其中：T_i为第i个推进器产生的推力，i＝1…I，I＝M+B；

F_N,j为第j个舵的法向力；

C_N,j为第j个舵的法向力系数，利用藤井公式计算得到：

α_j为第j个舵的有效攻角，α_j＝δ_j；

λ为舵的展舷比；

U_j为第j个舵的舵叶前缘的来流速度；

k₁代表船体对舵的来流速度的影响，

k₁＝(1-ω_R)²

式中，Δω_R为船艉形状对舵叶伴流分数的影响，

W为舵的布置位置对舵叶伴流分数的影响

h₁为舵叶下缘距离船体基线的距离，

h₂为舵高，

H为船体基线与舵杆中心线与船体的交点的距离，

k₂代表主推进器尾流对舵的来流速度的影响，k₂＝1，

k₃代表有无舵柱对舵的来流速度的影响，无舵柱时k₃＝1，

ρ为海水密度；

A_j为第j个舵的舵叶面积。

优选地，其中，所述步骤(2)中具体接收的为τ＝[τ_x，τ_y，M_z]^T。

优选地，其中，所述步骤(3)具体为：

(3.1)、将本时刻输出的期望推力信号τ_k与上一时刻的推力信号使用值τ₀进行对比，当两者的差值满足以下不等式时：

|τ_k-τ₀|≤ε₀，其中：ε₀为阈值，

将τ_k作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值；

(3.2)、当|τ_k-τ₀|＞ε₀时，将本时刻输出的期望推力信号τ_k与上一时刻输出的推力信号τ_k-1进行对比，当两个推力信号的差值满足以下不等式时：

|τ_k-τ_k-1|≤ε₁，其中：ε₁为阈值，

说明输出的期望推力信号不是噪声信号，而是推力可能产生了较大变化，则进入下个信号的判断机制，当时间t内的信号都能满足上式时，则说明推力确实发生了变化，而不是噪声信号，则将τ_k+t作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值，其中，t为5个期望推力信号的变化时间；

如果|τ_k-τ_k-1|＞ε₁，说明为突变信号，将τ₀作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值。

优选地，其中，所述步骤(4)利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角具体为：

(4.1)、接收步骤(3)判定后的期望推力信号的输入值和当前的船舶航速V＝[u,v]^T，其中，u为船舶的纵向航速，v为船舶的横向航速，V为船舶的实际航速；

(4.2)、根据船舶推进器的配置形成多种工况，其中，形成的工况个数为E＝M²，其中，M为主推进器的总个数；

(4.3)、对每一种工况运用选定好的优化算法进行优化求解计算；

(4.4)、将求解得到的目标函数的数值进行对比，选取目标函数最小的一个作为推力分配方案，输出各推进器的推力和各舵的舵角；

(4.5)、根据输出的推进器的推力大小及其正负和船舶的实时纵向速度确定各主推进器的实时推力系数及推力减额分数；

(4.6)、根据各推进器的转速求解公式，得到各推进器的转速。

优选地，其中，所述步骤(4.3)对每一种工况运用选定好的优化算法进行优化求解计算具体为：

(4.3.1)、确定变量T_m，T_b和δ_j；

(4.3.2)、确定目标函数：

其中：T_m为第m个主推进器产生的推力；

T_b为第b个侧向推进器产生的推力；

F_N,j为第j个舵的法向力；

s_x为沿船长方向上的推力分配误差；

s_y为沿船宽方向上的推力分配误差；

s_z为绕船舶旋转中心的转矩分配误差；

w₁…w₅为权值；

w₁到w₅初始值均为1；

(4.3.3)、确定约束条件：

1)非线性等式约束：

其中：

T_y,j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力，

N_j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力绕船舶旋转中心形成的转矩,

T_x,j为第j个舵的舵力沿船长方向上的分力；

2)界限约束：

T′_imax＝min(T_0,i+ΔT_i,T_imax)

T′_imin＝max(T_0,i-ΔT_i,T_imin)

δ′_rmax＝min(δ_0,r+Δδ_r,δ_r,max)

δ′_rmin＝max(δ_0,r-Δδ_r,δ_r,min)

T′_i,max，T′_i,min为第i个推进器的下次优化的上下限，

δ′_r,max，δ′_r,min为第r个舵的下次优化的上下限，

T_0,i为第i个推进器当前时刻的推力，

δ_0,r为第r个舵当前时刻的舵角，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率，

T_i,max为第i个推进器的最大推力值，

T_i,min为第i个推进器的最小推力值，

δ_r,max为第r个舵的舵角最大值，

δ_r,min为第r个舵的舵角最小值；

(4.3.4)、运用优化算法进行求解；

(4.3.5)、输出计算结果T_m，T_b，δ_j及目标函数f_e。

优选地，其中，所述步骤(4.5)中根据输出的推进器的推力大小及其正负和船舶的实时纵向速度确定主推进器的实时推力系数K_T及推力减额分数t_p具体为

K_{T_1}＝a₀

(1-t_p)·K_{T_2}＝0.8a₀

K_{T_3}＝-K_{T_2}

K_{T_4}＝-K_{T_1}

其中，K_{T_1}为u≥0,n_m≥0时的推力系数K_T，

K_{T_2}为u＜0,n_m≥0时的推力系数K_T，

K_{T_3}为u≥0,n_m＜0的推力系数K_T，

K_{T_4}为u＜0,n_m＜0的推力系数K_T；

u为船舶的纵向航速，n_m为第m个主推进器的转速；

a₀为由主推进器的敞水特征曲线得到的进速系数J＝0时的推力系数；

T_m≥0时，t_p＝kt_p0

其中，

G为船宽，d为船舶吃水深度，D为主推进器的螺旋桨直径，

T_m＜0时，t_p＝0.3～0.4。

优选地，其中，所述步骤(4.6)中，根据以下公式获得各推进器的转速

n_m为第m个主推进器的转速，n_b为第b个侧向推进器的转速，a为根据侧向推进器的转速-推力曲线拟合得到的拟合系数。

优选地，其中，所述步骤(5)具体为：如果步骤(4.3.4)中的运用优化算法进行求解能使目标函数收敛于某一点时，说明在约束范围能够找到实现目标推力的解，则进入步骤(7)；如果步骤(4.3.4)中的运用优化算法进行求解不能使目标函数收敛于某一点时，说明在约束范围内找不到能够实现目标推力的解，则进入步骤(6)。

优选地，其中，所述步骤(6)具体为：

(6.1)、将输出的推力期望信号利用全局推力分配优化算法，即不考虑推进器的速率限制的算法进行求解，

也就是，使得步骤(4.3.3)中的界限约束如下所示：

T′_imax＝T_imax

T′_imin＝T_imin

δ′_rmax＝δ_r,max

δ′_rmin＝δ_r,min

得到全局状态下优化求解得到的结果T_i,δ_r；

(6.2)、将全局优化得到的结果T_i,δ_r与当前状态下的推力和舵角T_i,0,δ_r，0作差值，得到推进器的变化量ΔT′_i及舵角的变化量Δδ′_i，根据变化量与各推进器的推力变化率或舵角变化率计算得到要达到目标状态所要经过的步数N；

N＝max{max(ΔT′_i/ΔT_i),max(Δδ′_r/Δδ_r)}，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率；

(6.3)、根据步数N，将步骤(3)判定后的期望推力信号的输入值进行分解，得到可以通过单步规划求解达到的目标推力信号，并将更新后的目标推力信号输入步骤(4)中进行求解。

与现有技术相比，本发明的考虑推进器性能的推力分配优化方法具有如下有益技术效果：

1、本发明添加了期望推力信号的噪声判断，能够快速剔除输入的噪声信号。

2.本发明将单步规划与多步规划相结合，使推进器推力变化变得更加平滑。

3.本发明结合船舶状态和推进器旋转方向建立不同的推力模型，使推力输出更准确。

4、本发明能够提升信号变化的连续性及平滑性，减少推力分配带来的船舶失位现象。

5.本发明充分考虑了推进器对输入信号的影响，能够延长推进器的使用寿命，减少长时间输入信号变化不当对推进器自身性能和安全性带来的不利影响。

附图说明

图1是本发明的考虑推进器性能的推力分配优化方法的流程图。

图2是示例性的船舶推进器布置示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进一步说明，实施例的内容不作为对本发明的保护范围的限制。

本发明提出一种考虑推进器性能的推力分配优化方法，其能够利用判断机制剔除不合理的期望信号，并利用单步规划与多步规划方法的结合，使产生的推力信号能够适应推进器的自身性能，提高分配结果的合理性，减少船舶动力定位的失位现象。

图1示出了本发明的考虑推进器性能的推力分配优化方法的流程图。如图1所示，本发明的考虑推进器性能的推力分配优化方法以下步骤：

第一、根据船舶推进器的配置形成矩阵形式的船舶受力模型

在本发明中，考虑到船舶既有主推进器，又有侧向推进器，还有舵，因此，根据船舶推进器的配置形成的矩阵形式的船舶受力模型为：

τ＝B(δ)T。

其中：τ为上层控制器的期望推力信号，其是期望推力及期望转矩组成的矩阵，也就是，希望船舶获得的推力及转矩。

τ＝[τ_x,τ_y,M_z]^T

τ_x为沿船长方向的期望推力，

τ_y为沿船宽方向的期望推力，

M_z为绕船舶旋转中心的期望转矩。

B(δ)为与舵角δ有关的系数矩阵，

其中：t′为舵的阻力减额系数，计算公式如下：

C_B为船舶方形系数，

α_H为操舵诱导的船体横向力的修正因子，其计算公式为：

x_H为操舵诱导的船体横向力作用中心至船舶重心的距离，其计算公式为：

x_H＝-L(0.4+0.1C_B)，

L为船长，

y_m为第m个主推进器的位置的纵坐标，其中，m＝1…M，M为主推进器的总个数；x_b为第b个侧向推进器的位置的横坐标，其中，b＝1…B，B为侧向推进器的总个数；x_j为第j个舵的舵叶位置的横坐标，y_j为第j个舵的舵叶位置的纵坐标，δ_j为第j个舵的舵角，j＝1…J，J为舵的总个数。

T为推进器及舵的推力组成的矩阵；

其中：T_i为第i个推进器产生的推力，i＝1…I，I为船舶具有的推进器的总个数；在本发明中，由于具有M个主推进器，B个侧向推进器，因此，I＝M+B；

F_N,j为第j个舵的法向力；

C_N,j为第j个舵的法向力系数，利用藤井公式计算得到：

α_j为第j个舵的有效攻角，其中，舵的有效攻角约等于舵角，因此，α_j＝δ_j；

λ为舵的展舷比；

U_j为第j个舵的舵叶前缘的来流速度；

k₁代表船体对舵的来流速度的影响，

k₁＝(1-ω_R)²

式中，Δω_R为船艉形状对舵叶伴流分数的影响，

W为舵的布置位置对舵叶伴流分数的影响

h₁为舵叶下缘距离船体基线的距离，

h₂为舵高，

H为船体基线与舵杆中心线与船体的交点的距离，

k₂代表主推进器尾流对舵的来流速度的影响，k₂＝1，

k₃代表有无舵柱对舵的来流速度的影响，无舵柱时k₃＝1，

ρ为海水密度；

A_j为第j个舵的舵叶面积。

这样，通过形成的矩阵形式的船舶受力模型，可以建立起上层控制器的期望推力和期望转矩与船舶的各个推进器及舵的推力之间的关系，进而便于求解船舶的各个推进器及舵的推力(包括推力值和方向以及舵角)。

二、接收上层控制器输出的期望推力信号。

在本发明中，接收上层控制器的期望推力信号就是接收τ＝[τ_x，τ_y，M_z]^T。

三、对上层控制器输出的期望推力信号进行噪声判断。

在本发明中，对上层控制器输出的期望推力信号进行噪声判断首先是将本时刻输出的期望推力信号τ_k(其包括沿船长方向的期望推力τ_xk、沿船宽方向的期望推力τ_yk和绕船舶旋转中心的期望转矩M_zk)与上一时刻的推力信号使用值τ₀(其包括沿船长方向的期望推力τ_x0、沿船宽方向的期望推力τ_y0和绕船舶旋转中心的期望转矩M_z0)进行对比，当两者的差值满足以下不等式时：|τ_k-τ₀|≤ε₀，说明本时刻输出的期望推力信号比较稳定，可以直接输入单步规划中进行优化计算，也就是，将τ_k作为单步规划法的期望推力信号的输入值。

其中，ε₀为阈值，ε₀≤aτ₀，a的初始值为1，a≥1可根据船舶具体情况进行调整。

当不满足上述不等式时，也就是，当|τ_k-τ₀|＞ε₀时，则说明τ_k可能是噪声信号。

此时，需要将本时刻输出的期望推力信号τ_k与上一时刻输出的推力信号τ_k-1(其包括沿船长方向的期望推力τ_xk-1、沿船宽方向的期望推力τ_yk-1和绕船舶旋转中心的期望转矩M_zk-1)进行对比，当两个推力信号的差值满足以下不等式时：

|τ_k-τ_k-1|≤ε₁，说明本时刻输出的期望推力信号不是噪声信号，而是推力可能产生了较大变化，则进入下个信号的判断机制，当时间t内的信号都能满足上式时，则说明推力确实发生了变化，而不是噪声信号，则将τ_k+t作为单步规划法的期望推力信号的输入值。

其中，t为5个期望推力信号的变化时间；其中：ε₁为阈值，ε₁≤bτ_k-1，b的初始值为1，b≤1可根据船舶具体情况进行调整。

如果不满足上述不等式，也就是，|τ_k-τ_k-1|＞ε₁，说明为突变信号，将τ₀作为单步规划法的期望推力信号的输入值。

在本发明中，由于添加了期望推力信号的噪声判断，能够快速剔除输入的噪声信号，提升信号变化的连续性及平滑性，减少推力分配带来的船舶失位现象。

四、利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角。

在本发明中，利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角具体为：

1、接收步骤(三)判定后的期望推力信号的输入值和当前的船舶航速V＝[u,v]^T。其中，u为船舶的纵向航速，v为船舶的横向航速，V为船舶的实际航速。

2、根据船舶推进器的配置形成多种工况。

在本发明中，根据船舶的主推进器的个数来确定工况的多少。也就是，E＝M²，其中，E代表工况数的多少，M为主推进器的总个数。

例如，对于图2所示的例性的船舶推进器布置情况，其共有2个主推进器，因此，其共有四种工况，分别为

3、对每一种工况运用选定好的优化算法进行优化求解计算。

在本发明中，对每一种工况运用选定好的优化算法进行优化求解计算具体包括：

(1)、确定求解变量。

也就是，确定要求解的变量为T_m，T_b和δ_j。其中，T_m为第m个主推进器产生的推力；T_b为第b个侧向推进器产生的推力；δ_j为第j个舵的舵角。

(2)、确定目标函数。

在本发明中，基于各推进器和舵的功率消耗最小及分配效果最优(也就是，各种推力分配误差最小)建立优化目标函数。具体地，建立的优化目标函数为：

其中，

F_N,j为第j个舵的法向力；

s_x为沿船长方向上的推力分配误差；

s_y为沿船宽方向上的推力分配误差；

s_z为绕船舶旋转中心的转矩分配误差；

w₁…w₅为权值；

w₁到w₅初始值均为1。

(3)、确定约束条件。

在本发明中，约束条件分为非线性等式约束和限界约束。

其中，非线性等式约束为：

其中：

T_y,j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力，

N_j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力绕船舶旋转中心形成的转矩,

T_x,j为第j个舵的舵力沿船长方向上的分力。

同时，界限约束为：

T′_imax＝min(T_0,i+ΔT_i,T_imax)

T′_imin＝max(T_0,i-ΔT_i,T_imin)

δ′_rmax＝min(δ_0,r+Δδ_r,δ_r,max)

δ′_rmin＝max(δ_0,r-Δδ_r,δ_r,min)

T′_i,max，T′_i,min为第i个推进器的下次优化的上下限，

δ′_r,max，δ′_r,min为第r个舵的下次优化的上下限，

T_0,i为第i个推进器当前时刻的推力，

δ_0,r为第r个舵当前时刻的舵角，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率，

T_i,max为第i个推进器的最大推力值，

T_i,min为第i个推进器的最小推力值，

δ_r,max为第r个舵的舵角最大值，

δ_r,min为第r个舵的舵角最小值；

(4)、运用优化算法进行求解，例如，MATLAB中的fmincon函数进行求解。

也就是，运用MATLAB中的fmincon函数对目标函数进行求解，求得目标f_e最小的情况下，变量T_m，T_b和δ_j值。

(5)、输出计算结果T_m，T_b，δ_j及目标函数f_e。

4、将求解得到的目标函数的数值进行对比，选取目标函数最小的一个作为推力分配方案，输出各推进器的推力和各舵的舵角。

例如，如图2所示的情形，共有四种工况，由于需要对每一种工况都要运用选定好的优化算法进行优化求解计算，因此，会获得四个目标函数f_e。将四个目标函数f_e进行比较，选择最小的一个f_e作为最终推力分配方案，也就是，将与最小的f_e相对的T_m，T_b，δ_j作为最终的输出结果。这样，就求得了舵的舵角了。

5、根据输出的推进器的推力大小及其正负和船舶的实时纵向速度确定各主推进器的实时推力系数及推力减额分数。

首先，要计算主推进器的推力系数。具体地，

K_{T_1}＝a₀

(1-t_p)·K_{T_2}＝0.8a₀

K_{T_3}＝-K_{T_2}

K_{T_4}＝-K_{T_1}。

其中，K_{T_1}为u≥0,n_m≥0时的推力系数K_T，

K_{T_2}为u＜0,n_m≥0时的推力系数K_T，

K_{T_3}为u≥0,n_m＜0的推力系数K_T，

K_{T_4}为u＜0,n_m＜0的推力系数K_T；

u为船舶的纵向航速，n_m为第m个主推进器的转速；

a₀为由主推进器的敞水特征曲线得到的进速系数J＝0时的推力系数。

接着，计算推进器的推力减额系数。具体地，

T_m≥0时，t_p＝kt_p0

其中，

G为船宽，d为船舶吃水深度，D为主推进器的螺旋桨直径，

T_m＜0时，t_p＝0.3～0.4。

6、根据各推进器的转速求解公式，得到各推进器的转速。

具体地，根据以下公式计算主推进器的转速，

n_m为第m个主推进器的转速。

并且，根据以下公式计算侧向推进器的转速，

n_b为第b个侧向推进器的转速，a为根据侧向推进器的转速-推力曲线拟合得到的拟合系数。

五、根据单步规划结果分析是否能够生成合理的转速及舵角。

需要说明的是，在本发明中，采用单步规划方法求解各推进器的转速及各舵的舵角时，运用优化算法进行求解时可能使目标函数收敛于某一点，这说明在约束范围能够找到实现目标推力的解，那么可以直接将通过单步规划算法求得的各推进器的转速及各舵的舵角传递给推进器及舵的控制器。

同时，运用优化算法进行求解可能不能使目标函数收敛于某一点，这说明在约束范围内找不到能够实现目标推力的解，此时单独使用单步规划算法显然无法求得相关转速及舵角，此时，需要进行多步规划。

在本发明中，在进行多步规划时，通过多步规划将期望推力信号划分为若干步，分别利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角。

具体地，首先，将输出的推力期望信号利用全局推力分配优化算法，即不考虑推进器的速率限制的算法进行求解，得到全局状态下优化求解得到的结果T_i,δ_r。

也就是，此时，确定求解变量还是T_m，T_b和δ_j；

确定的目标函数还是：

确定的非线性等式约束还是：

但是，确定的界限约束为：

T′_imax＝T_imax

T′_imin＝T_imin

δ′_rmax＝δ_r,max

δ′_rmin＝δ_r,min

然后，同样运用优化算法进行求解，例如，MATLAB中的fmincon函数进行求解。

也就是，运用MATLAB中的fmincon函数对目标函数进行求解，求得目标f_e最小的情况下，变量T_m，T_b和δ_j值，即，求得了全局状态下优化求解得到的结果T_i,δ_r。

接着，将全局优化得到的结果T_i,δ_r与当前状态下的推力和舵角T_i,0,δ_r，0作差值，得到推进器的变化量ΔT′_i及舵角的变化量Δδ_i′，根据变化量与各推进器的推力变化率或舵角变化率计算得到要达到目标状态所要经过的步数N；

N＝max{max(ΔT′_i/ΔT_i),max(Δδ′_r/Δδ_r)}。，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率。

最后，根据步数N，将判定后的期望推力信号的输入值进行分解，得到可以通过单步规划求解达到的目标推力信号，也就是，将判定后的期望推力信号除以N，获得更新后的目标推力信号，并将更新后的目标推力信号输入单步规划算法中进行求解。这里的单步规划算法的计算过程与前面的描述相同。因此，为了简化，在此不再进行详细描述。

本发明的考虑推进器性能的推力分配优化方法添加了期望推力信号的噪声判断，能够快速剔除输入的噪声信号，同时，将单步规划与多步规划相结合，使推进器推力变化变得更加平滑，并结合船舶状态和推进器旋转方向建立不同的推力模型，使推力输出更准确。因此，本发明能够提升信号变化的连续性及平滑性，减少推力分配带来的船舶失位现象。

本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (6)

1.一种考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、根据船舶推进器的配置形成矩阵形式的船舶受力模型；所述步骤(1)中形成的矩阵形式的船舶受力模型为：

τ＝B(δ)T

其中：τ为上层控制器的期望推力信号，其是期望推力及期望转矩组成的矩阵，

τ＝[τ_x,τ_y,M_z]^T

τ_x为沿船长方向的期望推力，

τ_y为沿船宽方向的期望推力，

M_z为绕船舶旋转中心的期望转矩，

B(δ)为与舵角δ有关的系数矩阵，

其中：t′为舵的阻力减额系数，计算公式如下：

C_B为船舶方形系数，

α_H为操舵诱导的船体横向力的修正因子，其计算公式为：

x_H为操舵诱导的船体横向力作用中心至船舶重心的距离，其计算公式为：

x_H＝-L(0.4+0.1C_B)，

L为船长，

y_m为第m个主推进器的位置的纵坐标，其中，m＝1…M，M为主推进器的总个数；x_b为第b个侧向推进器的位置的横坐标，其中，b＝1…B，B为侧向推进器的总个数；x_j’为第j个舵的舵叶位置的横坐标，y_j’为第j个舵的舵叶位置的纵坐标，δ_j为第j个舵的舵角，j＝1…J，J为舵的总个数；

T为推进器及舵的推力组成的矩阵；

其中：T_i为第i个推进器产生的推力，i＝1…I，I＝M+B；

F_N,j为第j个舵的法向力；

C_N,j为第j个舵的法向力系数，利用藤井公式计算得到：

α_j为第j个舵的有效攻角，α_j＝δ_j；

λ为舵的展舷比；

U_j为第j个舵的舵叶前缘的来流速度；

k₁代表船体对舵的来流速度的影响，

k₁＝(1-ω_R)²

式中，Δω_R为船艉形状对舵叶伴流分数的影响，

W为舵的布置位置对舵叶伴流分数的影响

h₁为舵叶下缘距离船体基线的距离，

h₂为舵高，

H为船体基线与舵杆中心线与船体的交点的距离，

k₂代表主推进器尾流对舵的来流速度的影响，k₂＝1，

k₃代表有无舵柱对舵的来流速度的影响，无舵柱时k₃＝1，

ρ为海水密度；

A_j为第j个舵的舵叶面积；

(2)、接收上层控制器输出的期望推力信号；

(3)、对输出的期望推力信号进行噪声判断；

(4)、利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；所述步骤(4)利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角具体为：

(4.1)、接收步骤(3)判定后的期望推力信号的输入值和当前的船舶航速V＝[u,v]^T，其中，u为船舶的纵向航速，v为船舶的横向航速，V为船舶的实际航速；

(4.2)、根据船舶推进器的配置形成多种工况，其中，形成的工况个数为E＝M²，其中，M为主推进器的总个数；

(4.3)、对每一种工况运用选定好的优化算法进行优化求解计算；具体为：

(4.3.1)、确定变量T_m，T_b和δ_j；

(4.3.2)、确定目标函数：

其中：T_m为第m个主推进器产生的推力；

T_b为第b个侧向推进器产生的推力；

F_N,j为第j个舵的法向力；

s_x为沿船长方向上的推力分配误差；

s_y为沿船宽方向上的推力分配误差；

s_z为绕船舶旋转中心的转矩分配误差；

w₁…w₅为权值；

w₁到w₅初始值均为1；

(4.3.3)、确定约束条件：

1)非线性等式约束：

其中：

T_y,j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力，

N_j为第j个舵的舵力沿船宽方向上的分力绕船舶旋转中心形成的转矩,

T_x,j为第j个舵的舵力沿船长方向上的分力；

2)界限约束：

T′_imax＝min(T_0,i+ΔT_i,T_imax)

T′_imin＝max(T_0,i-ΔT_i,T_imin)

δ′_rmax＝min(δ_0,r+Δδ_r,δ_r,max)

δ′_rmin＝max(δ_0,r-Δδ_r,δ_r,min)

T′_imax，T′_imin为第i个推进器的下次优化的上下限，

δ′_rmax，δ′_rmin为第r个舵的下次优化的上下限，

T_0,i为第i个推进器当前时刻的推力，

δ_0,r为第r个舵当前时刻的舵角，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率，

T_imax为第i个推进器的最大推力值，

T_imin为第i个推进器的最小推力值，

δ_r,max为第r个舵的舵角最大值，

δ_r,min为第r个舵的舵角最小值；

(4.3.4)、运用优化算法进行求解；

(4.3.5)、输出计算结果T_m，T_b，δ_j及目标函数minf_e

(4.4)、将求解得到的目标函数的数值进行对比，选取目标函数最小的一个作为推力分配方案，输出各推进器的推力和各舵的舵角；

(4.5)、根据输出的推进器的推力大小及其正负和船舶的实时纵向速度确定各主推进器的实时推力系数及推力减额分数；

(4.6)、根据各推进器的转速求解公式，得到各推进器的转速；

(5)、根据单步规划结果分析是否能够生成合理的转速及舵角，如果能，直接进入步骤(7)，如果不能，进入步骤(6)；

(6)、进行多步规划，通过多步规划将期望推力信号划分为若干步，分别利用单步规划法求得各推进器的转速及各舵的舵角；

(7)、将求得的各推进器的转速及各舵的舵角传递给推进器及舵的控制器。

2.根据权利要求1所述的考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

(3.1)、将本时刻输出的期望推力信号τ_k与上一时刻的推力信号使用值τ₀进行对比，当两者的差值满足以下不等式时：

|τ_k-τ₀|≤ε₀，其中：ε₀为阈值，

将τ_k作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值；

(3.2)、当|τ_k-τ₀|＞ε₀时，将本时刻输出的期望推力信号τ_k与上一时刻输出的推力信号τ_k-1进行对比，当两个推力信号的差值满足以下不等式时：

|τ_k-τ_k-1|≤ε₁，其中：ε₁为阈值，

说明本时刻输出的期望推力信号不是噪声信号，而是推力可能产生了较大变化，则进入下个信号的判断机制，当时间t内的信号都能满足上式时，则说明推力确实发生了变化，而不是噪声信号，则将τ_k+t作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值，其中，t为5个期望推力信号的变化时间；

如果|τ_k-τ_k-1|＞ε₁，说明为突变信号，将τ₀作为步骤(4)中单步规划法的期望推力信号的输入值。

3.根据权利要求1所述的考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，所述步骤(4.5)中根据输出的推进器的推力大小及其正负和船舶的实时纵向速度确定主推进器的实时推力系数K_T及推力减额分数t_p具体为

K_{T_1}＝a₀

(1-t_p)·K_{T_2}＝0.8a₀

K_{T_3}＝-K_{T_2}

K_{T_4}＝-K_{T_1}

其中，K_{T_1}为u≥0,n_m≥0时的推力系数，

K_{T_2}为u＜0,n_m≥0时的推力系数，

K_{T_3}为u≥0,n_m＜0的推力系数，

K_{T_4}为u＜0,n_m＜0的推力系数；

u为船舶的纵向航速，n_m为第m个主推进器的转速；

a₀为由主推进器的敞水特征曲线得到的进速系数J＝0时的推力系数；

T_m≥0时，t_p＝kt_p0

其中，

G为船宽，d为船舶吃水深度，D为主推进器的螺旋桨直径，

T_m＜0时，t_p＝0.3～0.4。

4.根据权利要求3所述的考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，所述步骤(4.6)中，根据以下公式获得各推进器的转速

n_m为第m个主推进器的转速，n_b为第b个侧向推进器的转速，a为根据侧向推进器的转速-推力曲线拟合得到的拟合系数。

5.根据权利要求4所述的考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：如果步骤(4.3.4)中的运用优化算法进行求解能使目标函数收敛于某一点时，说明在约束范围能够找到实现目标推力的解，则进入步骤(7)；如果步骤(4.3.4)中的运用优化算法进行求解不能使目标函数收敛于某一点时，说明在约束范围内找不到能够实现目标推力的解，则进入步骤(6)。

6.根据权利要求5所述的考虑推进器性能的推力分配优化方法，其特征在于，所述步骤(6)具体为：

(6.1)、将输出的推力期望信号利用全局推力分配优化算法，即不考虑推进器的速率限制的算法进行求解，

也就是，使得步骤(4.3.3)中的界限约束如下所示：

T′_imax＝T_imax

T′_imin＝T_imin

δ′_rmax＝δ_r,max

δ′_rmin＝δ_r,min

得到全局状态下优化求解得到的结果T_i,δ_r；

(6.2)、将全局优化得到的结果T_i,δ_r与当前状态下的推力和舵角T_0,i，δ_0,r作差值，得到推进器的变化量ΔT_i′及舵角的变化量Δδ′_r，根据变化量与各推进器的推力变化率或舵角变化率计算得到要达到目标状态所要经过的步数N；

N＝max{max(ΔT_i′/ΔT_i),max(Δδ′_r/Δδ_r)}，

Δδ_r为第r个舵的舵角变化率，

ΔT_i为第i个推进器的推力变化率；

(6.3)、根据步数N，将步骤(3)判定后的期望推力信号的输入值进行分解，得到通过单步规划求解达到的目标推力信号，并将更新后的目标推力信号输入步骤(4)中进行求解。

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