CN112904742A - 非规则波浪的主动补偿控制方法 - Google Patents

非规则波浪的主动补偿控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112904742A
CN112904742A CN202110052897.2A CN202110052897A CN112904742A CN 112904742 A CN112904742 A CN 112904742A CN 202110052897 A CN202110052897 A CN 202110052897A CN 112904742 A CN112904742 A CN 112904742A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ship
wave
setting
selecting
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202110052897.2A
Other languages
English (en)
Inventor
董冠男
许媛媛
李广建
吕彩霞
赵希旺
解翔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Maritime University
Original Assignee
Shanghai Maritime University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Maritime University filed Critical Shanghai Maritime University
Priority to CN202110052897.2A priority Critical patent/CN112904742A/zh
Publication of CN112904742A publication Critical patent/CN112904742A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aerodynamic Tests, Hydrodynamic Tests, Wind Tunnels, And Water Tanks (AREA)

Abstract

本发明提供了一种非规则波浪的主动补偿控制方法，基于FLUENT平台通过造价低廉、测量精确的数值造波技术和CFD技术获得船舶在非规则波中所需补偿的速度，且采用性能稳定、灵活多变的主动补偿策略和PID控制。控制方法包括：基于CFD方法，在FLUENT平台采用推板造波的方法模拟数值水池中的非规则波浪；结合动网格技术，仿真船舶在所述非规则波浪中的三维动网格，得到船舶垂荡速度数据；建立主动波浪补偿控制系统模型；基于SIMULINK平台对波浪补偿控制系统进行建模与仿真分析。本发明获得的控制模型解决了船舶受海面海浪扰动而影响正常工作的问题，提高补偿精度，降低研究成本。

Description

非规则波浪的主动补偿控制方法
技术领域
本发明涉及海工装备波浪补偿技术领域，尤其涉及一种非规则波浪的主动补偿控制方法。
背景技术
在进行深海作业时，船舶必然会受到海面海浪的扰动，作业船体会上下起伏及左右摇摆。实施深海采矿、铺设海底电缆和管道等工作的作业船一旦在波浪运动的作用下会发生较大幅度的摇摆晃动，会直接影响到海底作业的进行。加以舱面建筑物对甲板附近的气流产生强烈的干扰，形成涡流等强烈的紊流流动，这给海上作业带来了许多的不便和风险。因此，为保证船舶间货物补给、舰载直升机起降、码头装卸、救生艇收放等工作顺利进行，波浪补偿技术在海洋工程领域有着迫切的需求。
在研究波浪补偿系统中，准确的获取船舶运动速度(或位移)是提高补偿精度的重要环节，目前常用的试验方法是利用正弦曲线代替海浪，由加速度计和陀螺仪组成的惯性导航系统结合谱分析来获取船舶的运动信息，但其测量误差大，与实际海浪下的船舶运动相差较大。而物理造波是通过在波浪水池中使用造波机造出与海洋工程实际环境相匹配的波浪场，保证模型试验结果的准确性和可靠性，但造价成本高，不易于改造。数值造波是一种基于计算机的流体力学仿真模拟程序，能够在有界区域内实时模拟重力作用下的自由表面运动，逼真的模拟物理造波机所造出的各种波长。相比于物理造波的方法，具有造价低廉、使用方便、易于改造、测量精确等优势。本发明从数值模拟角度出发，依托CFD方法，借助于FLUENT平台，采用推板造波的方法模拟数值水池中的非规则水浪，以达到与实际环境相匹配。再结合动网格技术仿真船舶在所述非规则水浪中的运动，从介观上得到船舶垂荡数据。
对于传统的被动补偿，补偿精度和灵敏度低，具有一定滞后性，常适用于补偿精度要求较低的情况。主动式波浪补偿系统能适应多种海况，补偿精度大幅提高，性能稳定，作业安全性高，还可以根据实际情况选择合适的控制策略，灵活多变，达到较好的补偿效果。因此，本发明根据介观理论和宏观的主动波浪补偿控制来提高补偿精度。
发明内容
由于在研究波浪补偿控制中，实际测量波浪是很困难的，使用正弦曲线代替波浪获取船舶运动速度的试验方法测量误差大，与实际海浪下的船舶运动相差较大，而物理造波机使用繁琐、难以改造。本发明的目的在于解决上述波浪补偿系统存在的问题。
本发明的目的在于，提供一种在介观上依托CFD仿真技术，采用数值推板造波，获取船舶在非规则波中的垂荡数据，在宏观上对此主动补偿的方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
步骤S1、基于CFD技术模拟获取非规则波浪垂荡的数据。
所述步骤S1进一步包含以下步骤：
步骤S1.1步骤S1.1使用GAMBIT软件对数值水池网格划分：数值水池长10米，宽2米，水面的位置为0.5米；设置数值水池的边界类型：左侧为推板，边界类型为‘wall’类型，右侧壁边界类型为‘wall’类型，水槽底部边界类型为‘symmetry’类型，上方为与空气连通的开放区域,边界类型为‘pressure out’类型；将生成的网格导入到软件FLUENT中，由于本发明的船舶随波浪运动过程的研究对象为气液两相，分别为水和空气，所以在‘ViscousModel’设置面板中选择‘k-εstandard’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume ofFluid’两相流计算模型,并选择‘Geo-Reconstruct’作为自由面的重构方式；其中‘Volumeof Fluid’模型是通过研究网格单元中流体和网格体积比函数f来确定自由面，追踪流体的变化。假定流场中任意单元坐标为(x,y)，定义函数f(x,y,t)如下：
Figure BDA0002899791220000021
步骤S1.2使用瞬态Profile文件定义数值水池的左侧推板运动,每个时刻的速度设定在±3m/s内，周期为1.5秒，总时长为10秒。在监测面板选择在X＝3m、X＝5m、X＝7m三个位置处(分别对应后面所研究船体的前侧，重心侧以及后侧处)监测相界面，即海浪高度。
步骤S1.3基于CFD技术，利用FLUENT软件求解，单击‘Calculate’按钮，监测波浪随时间变化，得到非规则波浪垂荡的数据。其中，由于波浪属于不可压缩粘性流体，故CFD模型只考虑为质量守恒方程和动量守恒方程。
质量守恒方程为
Figure BDA0002899791220000031
动量守恒方程为
Figure BDA0002899791220000032
Figure BDA0002899791220000033
Figure BDA0002899791220000034
式中ρ是密度，t是时间，u是速度矢量，Su,Sv,Sw是动量守恒方程的广义源项。其中u,v,w分别是速度矢量u在x,y,z方向上的分量，μ是动力粘度。
步骤S2、获取船舶在所述非规则波浪中的垂荡数据。
所述步骤S2进一步包含以下步骤：
步骤S2.1以Wigley船模作为母船，采用GAMBIT划分网格：设置船长L，船宽0.1L米，深度0.625L米；流域入口距离船头为L，流域出口距离船尾为3.5L，流域底面距离吃水线为L，船侧面距离中剖面为2L；通过设置‘successive Ratio’项为大于1的数，使船体附近流域进行网格加密，远离船体网格逐渐稀疏；边界条件设置为：入口设为‘velociety_inlet’类型，出口为‘outflow’类型，船体上界面均为‘symmetry’类型，下界面为‘wall’类型；保存文件，将船体及流域导入到FLUENT中；
步骤S2.2将步骤S1所述非规则波浪数据导入matlab中，点击APP功能栏的‘CurveFiting’按钮，选择导入的数据和拟合的方法，在结果面板得出拟合曲线的函数表达式，将表达式编译为profile文件；
步骤S2.3打开编译UDF对话框，定义船体转动惯量以及设置各个自由度的开启；在黏性模型设置面板中选择‘SST k-omega’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume ofFluid’两相流计算模型；打开操作环境设置对话框‘Operating Condition’,在‘OperationPressure’项，保留大气压强101325Pa，选中‘Gravity’项的Y项，填入-9.18；在‘Variable-Density Parameters’项选中‘Specified Operation Density’；选择入口边界‘up-inlet’,设置入口速度1.5m/s；切换至标签页‘Multiphase’,将步骤3.2中的profile文件导入来设置波的参数；选择出口边界‘down-outlet’,设置湍流强度和黏度比为2％和2，其他参数保持默认；
步骤S2.4点击‘Monitors’按钮，选择‘create-drag’项,并激活‘print toconsole,plot,write’三项。设置计算时间和步长，单击‘Calculate’按钮进行迭代计算。得到母船在所述非规则波浪中垂荡速度va；
步骤S3、建立主动波浪补偿控制系统模型。
所述步骤S3进一步包含以下步骤：
步骤S3.1建立液压执行系统模型，系统主要包括伺服放大器，阀控液压马达，速度传感器，滚筒等部分，以救生艇速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差作为输入，经过伺服放大器放大，伺服阀将电信号转换成液压能输出，控制液压马达带动卷筒的转速达到波浪补偿效果，速度传感器用来测量马达的转速负反馈到船舶的输入。图中Ka为伺服放大系数；KQ为流量增益；Kr为速度传感器比例系数。其中，液压马达转速对负载力矩和流量的传递函数分别为：
Figure BDA0002899791220000041
Figure BDA0002899791220000042
式中Dm为马达弧度排量；θm为马达转角；Vt为马达及管道总容积；βe为有效容积弹性模量；ωh为马达固有频率；ξh为系统阻尼比；Kce为总流量系数；TL为马达扭矩。再确定各个参数，代入到系统中。
步骤S3.2采用PID控制算法来提高补偿精度。PID控制算法为
Figure BDA0002899791220000043
式中e(t)＝r(t)-y(t)是系统控制偏差，r(t)是给定参考值，y(t)是系统输出值，kp为比例系数，Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数。
步骤S4、利用SIMULINK对波浪补偿控制系统建模与仿真。
所述步骤S4进一步包含以下步骤：
步骤S4.1以救生艇速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差为输入，基于MATLAB/SIMULINK平台,对波浪补偿控制系统进行建模与仿真。其中vb设为0.2m/s。
步骤S4.2反复试凑参数，确定整定PID参数：比例P＝45，积分I＝15，微分D＝0.6。如图11所示，响应速度较快，能够很好的跟踪给定值，可以达到较好的补偿效果。
综上所述，采用上述方案后，本发明为非规则波浪的主动补偿控制方法提供了新的方案。本发明的优点在于采用计算流体力学技术对船舶在海上非规则波扰动下航行进行数值模拟，代替了以往仅用正弦曲线作为船舶运动变化，为获取补偿所需的数据提供新思路。并且提供一个完整的以所述船舶运动数据为输入，采用PID控制器提高补偿精度的波浪补偿控制系统的步骤。
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，下面将对实施例中所需要使用的附图作为简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的整体流程图；
图2是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的以救生艇收放为例的波浪补偿原理图；
图3是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的数值水池模型和边界类型图；
图4是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的仿真推板造波流程图；
图5是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的水池X＝3m处波浪随时间的位移波动曲线图；
图6是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的船随非规则波浪在垂荡方向上的三维仿真流程图；
图7是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的船舶垂荡速度曲线图；
图8是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的主动式波浪补偿系统控制框图；
图9是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的波浪补偿系统仿真模型图；
图10是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的无控制算法的卷筒设定速度与实际速度仿真图；
图11是本发明非规则波浪的主动补偿控制方法的基于PID控制下的卷筒设定速度与实际速度仿真图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明做进一步的详细描述(以救生艇收放补偿为例进行详细说明)。
如图2所示，是救生艇收放补偿的原理图。va为母船的升沉速度，vb为救生艇的收放速度。设补偿速度为vc,则有
vc＝-va
所以要实现速度补偿，最关键就是要得到母船的升沉速度数据。
步骤S1、基于CFD技术模拟获取非规则波浪垂荡的数据,如图4所示。
所述步骤S1进一步包含以下步骤：
步骤S1.1使用GAMBIT软件对数值水池网格划分：数值水池长10米，宽2米，水面的位置为0.5米；设置数值水池的边界类型：左侧为推板，边界类型为‘wall’类型，右侧壁边界类型为‘wall’类型，水槽底部边界类型为‘symmetry’类型，上方为与空气连通的开放区域,边界类型为‘pressure out’类型；将生成的网格导入到软件FLUENT中，由于本发明的船舶随波浪运动过程的研究对象为气液两相，分别为水和空气，所以在‘Viscous Model’设置面板中选择‘k-εstandard’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume of Fluid’两相流计算模型,并选择‘Geo-Reconstruct’作为自由面的重构方式；其中‘Volume of Fluid’模型是通过研究网格单元中流体和网格体积比函数f来确定自由面，追踪流体的变化。假定流场中任意单元坐标为(x,y)，定义函数f(x,y,t)如下：
Figure BDA0002899791220000061
步骤S1.2使用瞬态Profile文件定义数值水池的左侧推板运动,每个时刻的速度设定在±3m/s内，周期为1.5秒，总时长为10秒。在监测面板选择在X＝3m、X＝5m、X＝7m三个位置处(分别对应后面所研究船体的前侧，重心侧以及后侧处)监测相界面，即海浪高度。
步骤S1.3基于CFD技术，利用FLUENT软件求解，单击计算(Calculate)按钮，监测波浪随时间变化，得到非规则波浪垂荡的数据，如图5是在水池X＝3m处的波浪随时间的位移波动曲线。其中，由于波浪属于不可压缩粘性流体，故CFD模型只考虑为质量守恒方程和动量守恒方程。
质量守恒方程为
Figure BDA0002899791220000071
动量守恒方程为
Figure BDA0002899791220000072
Figure BDA0002899791220000073
Figure BDA0002899791220000074
式中ρ是密度，t是时间，u是速度矢量，Su,Sv,Sw是动量守恒方程的广义源项。其中u,v,w分别是速度矢量u在x,y,z方向上的分量，μ是动力粘度。
步骤S2、获取船舶在所述非规则波浪中的垂荡数据,如图6所示。
所述步骤S2进一步包含以下步骤：
步骤S2.1以Wigley船模作为母船，采用GAMBIT划分网格：设置船长L，船宽0.1L米，深度0.625L米；流域入口距离船头为L，流域出口距离船尾为3.5L，流域底面距离吃水线为L，船侧面距离中剖面为2L；通过设置‘successive Ratio’项为大于1的数，使船体附近流域进行网格加密，远离船体网格逐渐稀疏；边界条件设置为：入口设为‘velociety_inlet’类型，出口为‘outflow’类型，船体上界面均为‘symmetry’类型，下界面为‘wall’类型；保存文件，将船体及流域导入到FLUENT中；
步骤S2.2将步骤S1所述非规则波浪数据导入matlab中，点击APP功能栏的‘CurveFiting’按钮，选择导入的数据和拟合的方法，在结果面板得出拟合曲线的函数表达式，将表达式编译为profile文件；
步骤S2.3打开编译UDF对话框，定义船体转动惯量以及设置各个自由度的开启；在黏性模型设置面板中选择‘SST k-omega’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume ofFluid’两相流计算模型；打开操作环境设置对话框‘Operating Condition’,在‘OperationPressure’项，保留大气压强101325Pa，选中‘Gravity’项的Y项，填入-9.18；在‘Variable-Density Parameters’项选中‘Specified Operation Density’；选择入口边界‘up-inlet’,设置入口速度1.5m/s；切换至标签页‘Multiphase’,将步骤3.2中的profile文件导入来设置波的参数；选择出口边界‘down-outlet’,设置湍流强度和黏度比为2％和2，其他参数保持默认；
步骤S2.4点击‘Monitors’按钮，选择‘create-drag’项,并激活‘print toconsole,plot,write’三项。设置计算时间和步长，单击‘Calculate’按钮进行迭代计算。得到母船在所述非规则波浪中垂荡速度va，如图7所示。
步骤S3、建立主动波浪补偿控制系统模型。
所述步骤S3进一步包含以下步骤：
步骤S3.1建立液压执行系统模型，系统主要包括伺服放大器，阀控液压马达，速度传感器，滚筒等部分，以救生艇速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差作为输入，经过伺服放大器放大，伺服阀将电信号转换成液压能输出，控制液压马达带动卷筒的转速达到波浪补偿效果，速度传感器用来测量马达的转速负反馈到船舶的输入，如图8所示。图中Ka为伺服放大系数；KQ为流量增益；Kr为速度传感器比例系数。其中，液压马达转速对负载力矩和流量的传递函数分别为：
Figure BDA0002899791220000081
Figure BDA0002899791220000082
式中Dm为马达弧度排量；θm为马达转角；Vt为马达及管道总容积；βe为有效容积弹性模量；ωh为马达固有频率；ξh为系统阻尼比；Kce为总流量系数；TL为马达扭矩。再确定各个参数，代入到系统中。
步骤S3.2采用PID控制算法来提高补偿精度。PID控制算法为
Figure BDA0002899791220000083
式中e(t)＝r(t)-y(t)是系统控制偏差，r(t)是给定参考值，y(t)是系统输出值，kp为比例系数，Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数。
步骤S4、利用SIMULINK对波浪补偿控制系统建模与仿真。如图9所示。
所述步骤S4进一步包含以下步骤：
步骤S4.1以救生艇速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差为输入，基于MATLAB/SIMULINK平台,对波浪补偿控制系统进行建模与仿真。其中vb设为0.2m/s。
如图10所示，在无控制算法时，一开始会有很大的波动，在0.4s左右逐渐趋于稳定，但是系统稳定值与给定值之间有差异并存在一定的滞后。
步骤S4.2反复试凑参数，确定整定PID参数：比例P＝45，积分I＝15，微分D＝0.6。如图11所示，响应速度较快，能够很好的跟踪给定值，可以达到较好的补偿效果。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本发明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.非规则波浪的主动补偿控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
步骤1：基于CFD方法，在FLUENT平台采用推板造波的方法模拟数值水池中的非规则波浪:
步骤S1.1使用GAMBIT软件对数值水池网格划分：数值水池长10米，宽2米，水面的位置为0.5米；设置数值水池的边界类型：左侧为推板，边界类型为‘wall’类型，右侧壁边界类型为‘wall’类型，水槽底部边界类型为‘symmetry’类型，上方为与空气连通的开放区域,边界类型为‘pressure out’类型；将生成的网格导入到软件FLUENT中；在‘Viscous Model’设置面板中选择‘k-εstandard’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume of Fluid’两相流计算模型，并选择‘Geo-Reconstruct’作为自由面的重构方式；其中‘Volume of Fluid’模型是用网格单元中流体和网格体积比函数f确定自由面，假定流场中，任意单元坐标为(x,y)，定义函数f(x,y,t)如下：
Figure FDA0002899791210000011
通过每个单元格每个时刻的f(x,y,t)值来追踪流体的变化；
步骤S1.2使用瞬态Profile文件定义数值水池的左侧推板运动,设置每个时刻的速度，周期，总时长；在监测面板选择监测相界面，即海浪高度；
步骤S1.3 CFD模型只考虑为质量守恒方程和动量守恒方程：
质量守恒方程为
Figure FDA0002899791210000012
动量守恒方程为
Figure FDA0002899791210000013
Figure FDA0002899791210000014
Figure FDA0002899791210000015
式中ρ是密度，t是时间，u是速度矢量，Su,Sv,Sw是动量守恒方程的广义源项，其中u,v,w分别是速度矢量u在x,y,z方向上的分量，μ是动力粘度；基于CFD技术，利用FLUENT软件求解，单击‘Calculate’按钮，监测波浪随时间变化，得到非规则波浪垂荡的数据；
步骤S2：结合三维动网格技术，获取船舶在所述非规则波浪中的垂荡数据:
步骤S2.1以Wigley船模作为母船，采用GAMBIT划分网格：设置船长L，船宽0.1L米，深度0.625L米；流域入口距离船头为L，流域出口距离船尾为3.5L，流域底面距离吃水线为L，船侧面距离中剖面为2L；通过设置‘successive Ratio’项为大于1的数，使船体附近流域进行网格加密，远离船体网格逐渐稀疏；边界条件设置为：入口设为‘velociety_inlet’类型，出口为‘outflow’类型，船体上界面均为‘symmetry’类型，下界面为‘wall’类型；保存文件，将船体及流域导入到FLUENT中；
步骤S2.2将步骤S1所述非规则波浪数据导入matlab中，点击APP功能栏的‘CurveFiting’按钮，选择导入的数据和拟合的方法，在结果面板得出拟合曲线的函数表达式，将表达式编译为profile文件；
步骤S2.3打开编译UDF对话框，定义船体转动惯量以及设置各个自由度的开启；在黏性模型设置面板中选择‘SST k-omega’湍流模型；在多相流设置面板中选择‘Volume ofFluid’两相流计算模型；打开操作环境设置对话框‘Operating Condition’,在‘OperationPressure’项，保留大气压强101325Pa，选中‘Gravity’项的Y项，填入-9.18；在‘Variable-Density Parameters’项选中‘Specified Operation Density’；选择入口边界‘up-inlet’,设置入口速度1.5m/s；切换至标签页‘Multiphase’,将步骤3.2中的profile文件导入来设置波的参数；选择出口边界‘down-outlet’,设置湍流强度和黏度比为2％和2，其他参数保持默认；
步骤S2.4点击‘Monitors’按钮，选择‘create-drag’项,并激活‘print to console’,’plot’,’write’三项；设置计算时间和步长，单击‘Calculate’按钮进行迭代计算。得到母船在所述非规则波浪中垂荡速度va；
步骤S3：建立主动波浪补偿控制系统模型:
步骤S3.1建立液压执行系统模型，系统包括伺服放大器，伺服阀，液压马达，速度传感器，卷筒；以救生艇速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差作为输入量，串联伺服放大器将输入量放大，串联伺服阀将电信号转换成流量输出，然后伺服阀转化而来的流量和负载力矩传到执行原件液压马达，液压马达的转速对流量和负载力矩的传递函数分别为：
Figure FDA0002899791210000021
Figure FDA0002899791210000031
式中Dm为马达弧度排量；θm为马达转角；
Figure FDA0002899791210000032
为马达转角对时间的导数；Vt为马达及管道总容积；βe为有效容积弹性模量；ωh为马达固有频率；ξh为系统阻尼比；Kce为总流量系数；TL为马达扭矩；
接着液压马达带动卷筒转动达到波浪补偿效果，最后速度传感器检测马达的转速反馈到船舶的输入，形成完整的反馈控制系统；
步骤S4：利用SIMULINK对波浪补偿控制系统建模与仿真：
步骤S4.1以子船速度vb与母船在所述非规则波浪中垂荡的速度va的差为输入，打开MATLAB/SIMULINK软件，画出步骤S3的模型，对波浪补偿控制系统仿真。
2.根据权利要求1所诉的主动补偿控制方法，其特征在于，matlab的拟合工具箱‘CurveFiting’拟合非规则波浪的方法选取‘sum of sine’方法。
3.根据权利要求1所述的波浪补偿控制方法，液压执行系统中在伺服放大器和液压马达之间加入PID控制器来提高补偿精度，PID控制算法为：
Figure FDA0002899791210000033
式中e(t)＝r(t)-y(t)是系统控制偏差，r(t)是给定参考值，y(t)是系统输出值，kp为比例系数，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数；用反复试凑参数的方法，确定PID参数。
CN202110052897.2A 2021-01-15 2021-01-15 非规则波浪的主动补偿控制方法 Withdrawn CN112904742A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110052897.2A CN112904742A (zh) 2021-01-15 2021-01-15 非规则波浪的主动补偿控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110052897.2A CN112904742A (zh) 2021-01-15 2021-01-15 非规则波浪的主动补偿控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112904742A true CN112904742A (zh) 2021-06-04

Family

ID=76113279

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110052897.2A Withdrawn CN112904742A (zh) 2021-01-15 2021-01-15 非规则波浪的主动补偿控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112904742A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108646551A (zh) * 2018-04-11 2018-10-12 南通大学 波浪补偿控制系统设计方法
KR101976623B1 (ko) * 2017-12-12 2019-05-09 유원산업(주) 파력발전 장치 부하 제어 시스템 및 시뮬레이션 방법
CN110020459A (zh) * 2019-02-28 2019-07-16 南通大学 基于动网格技术船随波浪在航线方向上运动模拟方法
CN111159813A (zh) * 2019-12-18 2020-05-15 智慧航海（青岛）科技有限公司 一种基于仿真的上浪砰击下船舶流固耦合分析方法和系统
CN111665722A (zh) * 2020-06-18 2020-09-15 哈尔滨工程大学 一种基于预测控制的海浪主动补偿控制方法
CN112083663A (zh) * 2020-09-14 2020-12-15 大连海事大学 船舶推进电机在四种海况环境下控制系统仿真建模方法
CN112182747A (zh) * 2020-09-17 2021-01-05 智慧航海（青岛）科技有限公司 用于船舶波浪增阻性能分析的仿真试验系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101976623B1 (ko) * 2017-12-12 2019-05-09 유원산업(주) 파력발전 장치 부하 제어 시스템 및 시뮬레이션 방법
CN108646551A (zh) * 2018-04-11 2018-10-12 南通大学 波浪补偿控制系统设计方法
CN110020459A (zh) * 2019-02-28 2019-07-16 南通大学 基于动网格技术船随波浪在航线方向上运动模拟方法
CN111159813A (zh) * 2019-12-18 2020-05-15 智慧航海（青岛）科技有限公司 一种基于仿真的上浪砰击下船舶流固耦合分析方法和系统
CN111665722A (zh) * 2020-06-18 2020-09-15 哈尔滨工程大学 一种基于预测控制的海浪主动补偿控制方法
CN112083663A (zh) * 2020-09-14 2020-12-15 大连海事大学 船舶推进电机在四种海况环境下控制系统仿真建模方法
CN112182747A (zh) * 2020-09-17 2021-01-05 智慧航海（青岛）科技有限公司 用于船舶波浪增阻性能分析的仿真试验系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XU YUANYUAN: "Simulations and Analysis on the Course of a Ship Motion Based on CFD and DGT with High-order Stoke Wave", 《2019 34RD YOUTH ACADEMIC ANNUAL CONFERENCE OF CHINESE ASSOCIATION OF AUTOMATION (YAC)》 *
许媛媛: "基于CFD的中低速Wigley船模黏性阻力", 《船舶工程》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Seo et al. Numerical analysis on ship maneuvering coupled with ship motion in waves
Kraus Wave glider dynamic modeling, parameter identification and simulation
Wang et al. Dynamic modeling and motion analysis for a dual-buoyancy-driven full ocean depth glider
CN110110352B (zh) 一种基于重叠网格的船舶纵向航态与阻力预报方法
Sengupta et al. A simplified approach for computation of nonlinear ship loads and motions using a 3D time-domain panel method
Aliyar et al. Numerical coupling strategy using HOS-OpenFOAM-MoorDyn for OC3 Hywind SPAR type platform
Lin et al. The estimation of hydrodynamic coefficients of an autonomous underwater vehicle by comparing a dynamic mesh model with a horizontal planar motion mechanism experiment
WO2024046090A1 (zh) 模块化的船舶运动控制调试系统及船舶运动控制调试方法
Ueng Physical models for simulating ship stability and hydrostatic motions
CN112904742A (zh) 非规则波浪的主动补偿控制方法
Kim Development and validation of hydrodynamic model for near free surface maneuvers of BB2 Joubert generic submarine
Markus et al. Complementary numerical–experimental benchmarking for shape optimization and validation of structures subjected to wave and current forces
Wu et al. Unsteady simulation of AUVs approaching seafloor by self-propulsion using multi-block hybrid dynamic grid method
CN113673007B (zh) 一种基于sph的双向波浪中船舶耐波性预报方法
Javanmard et al. An experimental investigation of the effect of ride control systems on the motions response of high-speed catamarans in irregular waves
Orihara et al. Numerical simulation method for flows about a semi-planing boat with a transom stern
Steele et al. Active control of the wave-induced motions of a float: Real-time simulations with a digital twin and experimental validation
Fonfach et al. Numerical study of the hydrodynamic interaction between ships in viscous and inviscid flow
Wu et al. An implicit 2-D depth-averaged finite-volume model of flow and sediment transport in coastal waters
Tianxiang et al. Design of heave compensation control system based on variable parameter PID algorithm
Yang et al. Dynamics Model of Buoy Unpowered Heave Considering Seawater Density
Liu et al. The influence of a circular moonpool on towing resistance of a conical platform
Mackie et al. Application of simple harmonic motion theory to the prediction of floating wind turbine first order motions
Li et al. Data-Driven Many-Objective Optimization Design for a Blended-Wing-Body Underwater Glider
Yu et al. Full-scale URANS prediction of a vessel's transverse stability in wind and waves under lifting condition

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210604