CN112591037A - 一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法及系统,包括以下步骤:获取实时的船舶航行数据,所述航行数据包括船舶运行数据及环境数据;将所述航行数据输入船舶能效模型计算船舶实时能效值;计算船舶航行时的船舶实时横倾角;建立考虑所述船舶实时能效值和所述船舶实时横倾角的风翼攻角决策模型;通过智能优化算法对所述风翼攻角决策模型进行求解,并自动输出最佳风翼攻角。本发明通过对气象数据及航行信息的实时采集与分析,并基于所搭载的船舶最佳风翼攻角决策模型,运用鲸鱼优化算法,最终实现了考虑船舶稳性与能效的风翼最佳攻角的自适应控制。
Description
技术领域
本发明涉及船舶控制领域,尤其涉及一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法及系统。
背景技术
随着能源消耗和环境问题的日益突出,对于新能源技术的开发和利用已经成为时代发展的必然趋势。风能作为一种清洁能源,已获得广泛应用,对于航运业来说,风能可直接用于船舶航行的辅助推力,从而可以降低船舶能耗和污染气体排放水平,因此,风翼助航船舶应运而生,因此应用风能这一清洁能源,具有较好地发展和应用前景。
风能的有效应用是提高风能利用效率及船舶能效水平的关键,风翼在什么攻角下可在保证船舶稳性的条件下为船舶提供的推力最大,是风翼应用需要解决的重要核心问题。
发明内容
本发明提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法以克服上述技术问题。
本发明提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法,包括以下步骤:
S1:获取实时的船舶航行数据,所述航行数据包括船舶运行数据及环境数据;
S2:将所述航行数据输入船舶能效模型计算船舶实时能效值;
S3:计算船舶航行时的船舶实时横倾角;
S4:建立考虑所述船舶实时能效值和所述船舶实时横倾角的风翼攻角决策模型;
S5:通过智能优化算法对所述风翼攻角决策模型进行求解,并自动输出最佳风翼攻角。
进一步地,S2中,所述船舶能效模型如下:
其中,EEOI为船舶能效值,QB为单位时间油耗量;Si为分段航行里程;Vi为分段航速;N为所划分航段的总数;Ccarbon为二氧化碳排放因子;WD为船舶总吨;Ssail为航行总里程;Hwave为浪高;Vwind为风速;为风向角;CWSX为风翼推力系数;αsail为风翼攻角。
进一步地,S3中,通过下式计算船舶航行时的船舶横倾角;
θsail=θ船+θ翼 (2)
其中:θsail为船舶实时横倾角,θ船为船舶本体所导致横倾角;θ翼为风翼所导致横倾角;Mfb为船的横倾力矩;Mfs为翼的横倾力矩;P为平均风压;SH为水线以上船体横向投影面积;SX为受风侧风翼投影面积;LH为风对船体作用力点与水流对船作用点的垂距;Lz为风对风翼作用力点与水流对船作用点的垂距。
进一步地,所述Mfb、Mfs可分别通过下式获得:
其中,CHb为船体横向力系数;ρ为空气密度;A为船体受风侧面积;Vwind为风速;为风向角;Zb为船体侧向风压力作用中心至基线的距离;T为船舶吃水;CW为风翼的横倾力系数,其大小可通过计算得出;S为风翼面积;ZS为风翼受力中心到基线的距离。
进一步地,S4中所述风翼攻角决策模型的目标函数如下:
进一步地,S4中所述风翼攻角决策模型的目标函数的约束条件如下:
进一步地,S5中,所述决策算法为鲸鱼优化算法。
本发明还提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制系统,包括:
数据采集单元、数据分析单元、风翼攻角决策单元、风翼最佳攻角实时显示单元及风翼最佳攻角自适应控制单元;
所述数据采集单元用于采集船舶的航行数据,并将所述航行数据发送至所述数据分析单元,通过所述数据分析单元对所述航行数据进行处理,并将处理后的航行数据作为所述风翼攻角决策单元的输入数据,经所述风翼攻角决策单元进行决策后输出风翼最佳攻角值给所述风翼最佳攻角实时显示单元和所述风翼最佳攻角自适应控制单元;风翼最佳攻角实时显示单元实时显示所述风翼最佳攻角值;所述风翼最佳攻角自适应控制单元通过所述风翼最佳攻角值对液压系统进行控制。
本发明通过对气象数据及航行信息的实时采集与分析,并基于所搭载的船舶最佳风翼攻角决策模型,运用鲸鱼优化算法,最终实现了船舶风翼最佳攻角的自适应控制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的流程示意图;
图2为本发明实施例的系统结构示意图;
图3为本发明实施例的策略流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:获取实时的船舶航行数据,所述航行数据包括船舶运行数据及环境数据;
S2:将所述航行数据输入船舶能效模型计算船舶实时能效值;
S3:计算船舶航行时的船舶实时横倾角;
S4:建立考虑所述船舶实时能效值和所述船舶实时横倾角的风翼攻角决策模型;
S5:通过智能优化算法对所述风翼攻角决策模型进行求解,并自动输出最佳风翼攻角。
进一步地,S2中,船舶能效模型建立过程如下:
S21:计算船舶的航行阻力:
Rship=RT+Rwind+Rwave (1)
式中,Rship为船舶总阻力;RT为船舶静水阻力;Rwind为风阻;Rwave为波浪增阻。
其中,船舶静水阻力可通过式下式获得:
RT=RF(1+k1)+RAPP+RW+RB+RTR+RA (2)
式中,RT表示船舶静水阻力;RF表示摩擦阻力;Rapp表示附体阻力;RW表示兴波和碎波阻力;RB表示球鼻艏附加阻力;RTR表示艉浸附加阻力;RA表示模型实船相关阻力;k1表示船型粘性阻力因子。
此外,风阻可通过下式获得:
式中,Ca表示空气阻力系数;ρ表示空气密度;va表示横向风速;As表示船舶水线以上正投影面积。
此外,波浪增阻可通过下式获得:
Rwave=0.64ζA 2B2Cbρwaterg/L (4)
式中,ζA为浪高;B为船宽;Cb为方形系数;ρwater为海水密度;g为重力加速度;L为船长。
S22:通过下式计算风翼对船舶航行的推力:
式中:S为风翼面积;va为横向风速;CWSX为风翼推力系数,其可由下式获得:
此外,横向风速可由下式获得:
S23:通过下式计算船舶主机功率:
式中,k0表示螺旋桨数量;Vs表示船舶航速;ηS表示轴系传递效率;ηG表示齿轮箱传递效率;ηO表示螺旋桨敞水效率,ηO=(KT·J)/(KQ·2π);ηH表示船体效率,ηH=(1-t)/(1-w),其中t为推力减系数,w为伴流系数;ηR表示螺旋桨相对旋转效率。
S24:计算主机单位时间油耗量:
式中,ge为主机油耗率。
综上,所述的船舶能效模型如下:
其中,EEOI为船舶能效值,QB为单位时间油耗量;Si为分段航行里程;Vi为分段航速;N为所划分航段的总数;Ccarbon为二氧化碳排放因子;WD为船舶总吨;Ssail为航行总里程;Hwave为浪高;Vwind为风速;为风向角;CWSX为风翼推力系数;αsail为风翼攻角。
进一步地,在上述的S3中,通过下式计算船舶航行时的船舶实时横倾角:
θsail=θ船+θ翼 (11)
其中:θsail为船舶实时横倾角,θ船为船舶本体所导致横倾角;θ翼为风翼所导致横倾角;Mfb为船的横倾力矩;Mfs为翼的横倾力矩;P为平均风压;SH为水线以上船体横向投影面积;SX为受风侧风翼投影面积;LH为风对船体作用力点与水流对船作用点的垂距;LZ为风对风翼作用力点与水流对船作用点的垂距。
进一步地,在上述实施例中,所述Mfb、Mfs可分别通过下式获得:
其中,CHb为船体横向力系数;ρ为空气密度;A为船体受风侧面积;Vwind为风速;为风向角;Zb为船体侧向风压力作用中心至基线的距离;T为船舶吃水;CW为风翼的横倾力系数,其大小可通过计算得出;S为风翼面积;ZS为风翼受力中心到基线的距离。
进一步地,在上述的S4中,所述风翼攻角决策模型的目标函数如下:
进一步地,所述目标函数的约束条件如下:
根据《法定检验规则》中对国内沿海航行的船舶稳性衡准要求,船舶稳性衡准数K应不小于1,即当船舶的稳性横准数K≥1时,则船舶稳性良好,船舶稳性衡准数K可由下式获得:
式中,Mq为最小倾覆力矩,其可通过船舶横摇影响后的动稳性曲线来获取;Mf为风压横倾力矩;Mfb为船的横倾力矩;Mfs为翼的横倾力矩。Mfb、Mfs可分别通过下式获得:
其中,CHb为船体横向力系数;ρ为空气密度;A为船体受风侧面积;Vwind为风速;为风向角;Zb为船体侧向风压力作用中心至基线的距离;T为船舶吃水;CW为风翼的横倾力系数,其大小可通过计算得出;S为风翼面积;ZS为风翼受力中心到基线的距离。
进一步地,S5中,所述决策算法为鲸鱼优化算法,在鲸鱼算法中,每个鲸鱼的位置代表了一个可行解,通过不断地迭代寻优,最终获取最优的鲸鱼位置,即优化问题的最优解,也就是获取的最佳风翼攻角值,具体步骤如下:
S51:初始化算法各项参数,包括鲸鱼的初始位置,最大迭代数imax,当前的迭代次数i、最大惯性权重W1、最小惯性权重W2和算法终止条件;利用目标函数式(17)作为适应度函数计算每个鲸鱼的适应度值,并保存适应度值最优的鲸鱼及其位置,记录当前的最优鲸鱼个体的位置。其中,鲸鱼的位置即为风翼攻角值,通过鲸鱼优化算法,对风翼攻角进行寻优选择,最终自动输出最佳风翼攻角值。
S52:采用鲸鱼优化算法对当前鲸鱼代数中第f个鲸鱼的位置坐标进行更新,随机生成随机数p。
S53:对鲸群进行评价,并判断其是否达到精度要求,若满足,则获得风翼最优攻角,否则,按照鲸鱼优化算法迭代和更新继续进行寻优过程,直到满足结束条件。
S54:输出算法寻优结果,得出最优解,即满足约束条件下的船舶风翼最佳攻角。
S55:实现不同航行条件下的最佳风翼攻角自适应控制;输入对应航行条件下的初始航行数据:航速、航向等,经过系统对于船舶能效、船舶横倾角的自动计算,传递给风翼最佳攻角决策模型,由此得出此时所对应的最佳风翼攻角值,并操纵风翼最佳攻角自适应控制单元,通过液压系统实现对风翼攻角角度的自适应控制。并将调整数值及优化结果实时显示在操作台的风翼最佳攻角实时显示单元中。
本发明还提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制系统,包括:
数据采集单元、数据分析单元、风翼攻角决策单元、风翼最佳攻角实时显示单元及风翼最佳攻角自适应控制单元;
如图2所示,数据采集单元包括:风速传感器、风向传感器、航速传感器、主机功率传感器、船舶GPS传感器、船舶航向传感器、主机转速传感器、船舶油耗测量仪;
数据分析单元包括:风速及风向信息处理单元、船舶航速及航向信息处理单元、船舶位置信息处理单元、主机转速及功率信息处理单元、主机油耗信息处理单元;
风翼攻角决策单元包括:船舶位置信息处理单元、主机转速及功率信息处理单元、主机油耗信息处理单元、风翼攻角智能优化单元;
风翼最佳攻角实时显示单元包括:最佳攻角智能决策结果、风向角数据、船舶实船风翼攻角数据、船舶横倾角数据;
风翼最佳攻角自适应控制单元包括:决策数据输入模块、风翼攻角控制器、液压系统、角度传感器;
所述数据采集单元用于采集船舶的航行数据,并将所述航行数据发送至所述数据分析单元,通过所述数据分析单元对所述航行数据进行处理,并将预处理后的航行数据作为所述风翼攻角决策单元的输入数据,经所述风翼攻角决策单元进行决策后,自动输出风翼最佳攻角值给所述风翼最佳攻角实时显示单元和所述风翼最佳攻角自适应控制单元;风翼最佳攻角实时显示单元实时显示所述风翼最佳攻角值;所述风翼最佳攻角自适应控制单元通过所述风翼最佳攻角值对液压系统进行控制。
所述数据分析单元对于数据进行清洗与预处理的方法为卡尔曼滤波以及聚类分析方法等;数据的分析处理主要是对于航行环境的气象信息的实时分析及预报、船舶能效的实时统计与分析等。
所述风翼攻角决策单元主要是基于数据分析单元所得数据,通过搭载船舶能效模型,同时基于船舶横倾角理论公式计算船舶的横倾角,以横倾角作为船舶稳性的约束条件,建立考虑船舶稳性和能效的风翼最佳攻角决策模型,运用鲸鱼优化算法对此优化模型进行求解,从而获得不同航行条件下的风翼最佳攻角,在保证船舶稳性的条件下,最大化地提高船舶能效水平。然后,风翼攻角决策单元将所得优化后的风翼最佳攻角值传递给风翼最佳攻角自适应控制单元,并通过角度传感器获得实时风翼角,与风翼最佳攻角自适应控制单元中的液压系统联动,实现风翼最佳攻角的自适应控制。
优选地,所述风翼最佳攻角实时显示单元与风翼最佳攻角自适应控制单元的最初输入量为风翼攻角决策单元所计算出的最佳风翼攻角,控制风翼角度的控制器为风翼攻角控制器,其通过液压系统执行,最终调整输出为实际风翼攻角。为使风翼角度能够稳定且精确地控制所期望的最佳风翼角,风翼攻角控制器需采用最佳控制策略。其随着风翼攻角决策模型所输出数据不断控制液压系统比例阀改变电流,并通过电流大小间接对液压系统马达输出转速进行控制,通过角度传感器实时检测、反馈校对变化情况,最终实现对不同航行条件下的风翼攻角的自适应操控。同时,在风翼最佳攻角实时显示单元,可对所计算出的理论风翼最佳攻角值,船舶实时风翼攻角、风向角、船舶横倾角等数据进行实时显示。
通过风速风向仪采集风速、风向数据;通过转角测量仪测量风翼攻角数据;通过GPS获得船舶实时位置及船舶对地航速;通过计程仪采集船舶对水航速数据;通过油耗仪采集船舶油耗数据;通过扭矩仪测量轴系的功率与转速;并将所采集的数据存储在船端本地数据库服务器中后发送到对于数据分析单元。
通过数据分析单元对于所获取数据的实时分析处理,根据所获取不同航行环境及不同风翼攻角下的航行速度所对应的船舶航行阻力值,并将此时所接收的综合风翼推力转换成水平风翼推力,并将所述阻力值和水平风翼推力综合转换为主机输出功率及油耗值,根据上述船舶能效模型,计算出船舶此时的对应的能耗水平。
根据所对应的不同航行环境及风翼攻角下的风速、风向信息以及对应计算出的风翼的横倾力作用力臂,得到此时风翼的横倾力矩,通过横倾角计算公式得出对应条件下的船舶横倾角。
通过运行所建立的不同航行条件下的船舶最佳风翼攻角决策模型,以船舶能效营运指数最小化为优化目标,船舶风翼攻角为优化变量,船舶稳性等为约束条件,得到优化后的风翼最佳攻角。
具体控制过程为:如图3所示,系统通过数据采集单元收集目标航线的风速、风向及航行信息数据,并交由数据分析单元对所收集的船舶航行气象信息及航行数据进行清洗和预处理,得到目标航线的气象预测信息,通过船舶能效模型计算出当前航行条件及航行状态下的船舶实时能效水平。通过风翼攻角决策模型进行船舶风翼最佳攻角的分析及决策,同时对所得出的最佳风翼攻角对应的船舶状况进行船舶稳性分析,保证船舶稳性横准数不小于1,且最大复原力臂所对应的横倾角不小于15°,并输出最佳风翼攻角;否则,该决策结果不满足约束条件,系统报警,限制使用风翼,重新调整风翼攻角大小。当获得满足约束条件的最佳风翼攻角后,进入最佳攻角显示与控制单元,系统将目标最佳攻角数据自动输入,并操纵风翼攻角控制器对液压系统进行控制,液压系统执行对风翼攻角的操控,同时,角度传感器实时监测风翼攻角的变化状况,并与液压系统相联动,最终实现风翼攻角的自适应控制。并在船端实时显示所决策的最佳风翼攻角值、实际风翼攻角值以及风翼攻角实时变化状况。
从上述说明可以看出,本发明通过对船舶气象数据及航行信息的实时采集与分析,并基于所搭载的船舶最佳风翼攻角决策模型,运用鲸鱼优化算法,最终实现了船舶风翼最佳攻角的自适应控制。同时,本发明充分考虑了航行环境、船舶横倾、风翼状态等对风翼助航船舶的影响,实现了不同条件下的船舶最佳风翼攻角的自适应控制,在保证船舶航行稳性及安全性的条件下,提高了风翼助航船舶的能效水平及操控的智能化水平,服务于船舶的绿色化及智能化发展。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:获取实时的船舶航行数据,所述航行数据包括船舶运行数据及环境数据;
S2:将所述航行数据输入船舶能效模型计算船舶实时能效值;
S3:计算船舶航行时的船舶实时横倾角;
S4:建立考虑所述船舶实时能效值和所述船舶实时横倾角的风翼攻角决策模型;
S5:通过智能优化算法对所述风翼攻角决策模型进行求解,并自动输出最佳风翼攻角。
7.根据权利要求2所述的考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法,其特征在于,S5中,所述决策算法为鲸鱼优化算法。
8.一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制系统,其特征在于,包括:
数据采集单元、数据分析单元、风翼攻角决策单元、风翼最佳攻角实时显示单元及风翼最佳攻角自适应控制单元;
所述数据采集单元用于采集实时的船舶航行数据,并将所述航行数据发送至所述数据分析单元,通过所述数据分析单元对所述航行数据进行处理,并将处理后的航行数据作为所述风翼攻角决策单元的输入数据,经所述风翼攻角决策单元进行决策后自动输出风翼最佳攻角值给所述风翼最佳攻角实时显示单元和所述风翼最佳攻角自适应控制单元;风翼最佳攻角实时显示单元实时显示所述风翼最佳攻角值;所述风翼最佳攻角自适应控制单元通过所述风翼最佳攻角值对液压系统进行控制。
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