CN113126503A - 一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，包含步骤：S1、确定船体坐标系下，船舶各推进器的分布位置及工作参数；S2、检测各推进器是否存在故障，当无推进器故障，基于推进器的所述工作参数建立船舶推力预测模型；当推进器故障，修改所述船舶推力预测模型；S3、以推进器的推力向量为状态量，以推进器的推力变化率为控制量，基于所述船舶推力预测模型的成本函数和约束条件滚动优化，求解得到各推进器的推力值、推力方位角并分配给对应的推进器。本发明具有更大的优化可行域，同时考虑了推进器故障下的推力分配，通过本发明能够准确跟踪船舶期望的推力，保证船舶行驶的稳定性和安全性。

Description

一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法

技术领域

本发明涉及船舶推力分配领域，具体涉及一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法。

背景技术

近几年来，智能船舶受到全世界造船界和航运界的广泛关注，智能船舶可以实现在开阔水域自主航行、自动靠泊、在复杂水域自动避障的功能，对于推进系统有很高的要求，需要推进器提供使船舶抵御外界干扰、维持正常工作的推力合力和合力矩。智能船舶一般配置有多个推进器，对于期望的推力合力和合力矩，会存在多种推进器分配方式，如何设计一个合理、有效的推力分配优化方法是一个研究热点。

如今传统的推力分配优化方法考虑到简单性和实时性，大都采取伪逆算法或序列二次规划算法等单步优化方法。但作为单步优化算法，其每一次优化的搜索可行域较小，得到的推进器状态不一定达到最优，会降低船舶的工作效率和机动性。而且大部分推力分配方法只考虑推进器正常工作的情况，对推进器故障情况考虑较少，影响船舶运行的安全性和可靠性。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，本发明基于船舶推力预测模型控制船舶上多个推力器的推力分配，针对传统推力分配单步优化方法的不足，本发明预测模型的成本函数中考虑到了推进器的推力饱和特性和能量消耗等因素，以此提高船舶的控制精度，减少船舶工作时的能量消耗，并且在建立预测模型时还考虑到推进器故障的特殊情况，保证了船舶航行的安全性与稳定性。

为了达到上述目的，本发明提供一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，船舶包含第一至第n推进器，其中第一至第n-1推进器为全回转推进器，第n推进器为槽道推进器，所述方法包含步骤：

S1、确定船体坐标系下，船舶各推进器的分布位置及工作参数；

S2、检测各推进器是否存在故障，当无推进器故障，基于推进器的所述工作参数建立船舶推力预测模型；

S3、以推进器的推力向量为状态量，以推进器的推力变化率为控制量，基于所述船舶推力预测模型的成本函数和约束条件滚动优化，求解得到各推进器的推力值、推力方位角并分配给对应的推进器。

可选的，步骤S1所述工作参数包含：推进器推力幅值上下限、推进器方位角上下限、推进器方位角变化率上下限以及推进器推力幅值变化率上下限。

可选的，步骤S2中所述船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)F＝B(α)[F₁ F₂ … F_n]^T

其中，τ为全部推进器的推力合力，F_i为第i推进器的推力幅值，F＝[F₁ F₂ … F_n]^T；

B(α)为船舶的推力结构矩阵，B(α)＝[b_a(a₁),…,b_a(a_n-1),b_c]；b_a(α_i)为第i推进器的推力结构矩阵，i∈[1,n-1]；b_c为第n推进器的推力结构矩阵；

α_i为第i推进器的方位角，(l_xi,l_yi)为第i推进器在船体坐标系的坐标值，i∈[1,n-1]；(l_x4,0)为第n推进器在船体坐标系的坐标值。

可选的，步骤S3中所述成本函数记为J：

J＝min(J_P+J_s+J_β)；

其中，J_P表示功率消耗项，J_s表示推力误差项，J_β为奇异值项；

其中，N_s表示优化步长，ΔF(k)＝[ΔF_1x(k),ΔF_1y(k),...,ΔF_nx(k),ΔF_ny(k)]^T；ΔF_ix(k)、ΔF_iy(k)表示第k时刻第i推进器在船体坐标系x轴、y轴推力分量的增量，权值矩阵Q_P为正定对角矩阵；

其中，τ(k)为k时刻全部推进器的推力合力，τ_d(k)为k时刻船舶期望的推力合力，权值矩阵Q_s为正定对角矩阵；

其中，T(k)＝[F_1y(k),F_2y(k),...,F_ny(k)]，β(k)＝[0,β_1y(k),...,β_ny(k)]^T表示推力偏置向量；F_xi、F_yi表示k时刻第i推进器的推力相量在船体坐标系y轴的推力分量；

元素β_iy(k)＝|τ_d(k)|r_iarctan(α_ib)，α_ib为第i推进器的偏置角度，r_i为第i推进器在纵荡方向上产生的最大推力的系数，权值矩阵Q_β为正定对角矩阵。

可选的，步骤S3中所述约束条件为：

F_i(0)＝F_i,0；

其中，F_i(0)表示第i推进器推力幅值的初值，F_i,0表示为第i推进器预设的推力幅值初值；

F_i(k)表示k时刻第i推进器推力幅值；

F_i(k)表示F_i(k)的上、下限；F_xi(k)、F_yi(k)表示k时刻第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

u_i(k)为k时刻第i推进器的推力幅值变化率，

u_i(k)表示k时刻第i推进器的推力幅值变化率上、下限；

u_xi(k)、u_yi(k)为k时刻第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率；

α_i为第i个推进器的方位角，

F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

表示α_i的变化率；

表示

的上、下限。

可选的，第i推进器的方位角变化率、在船体坐标系x轴、y轴的推力分量满足以下约束条件：

F_i为第i推进器推力幅值，F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

F_xi 表示F_xi的上、下限；

F_yi 表示F_yi的上、下限；

F_i 表示F_i的上、下限；

u_i为第i推进器的推力幅值变化率，

u_i 为u_i的上下限；u_xi、u_yi为第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率；

u_xi 为u_xi的上、下限；u_yi 、

为u_yi的上、下限。

可选的，步骤S2包含：检测船舶推进器是否存在故障；当存在推进器故障，基于推进器的故障类型修改所述船舶推力预测模型；

修改后的船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)WF；

其中，W＝diag(w₁,…,w_n)为故障权重矩阵，第i推进器的故障权重系数

λ为预设常数，s_i为第i推进器的故障系数。

可选的，当第i推进器无故障，λ＝0，s_i＝1；

当第i推进器部分故障，λ＝1，0＜s_i＜1；

当第i推进器完全故障，s_i＝0，λ＝0.01；

i∈[1,n]。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1)通过本发明所提出的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法为船舶个推进器分配的推力值(也即推力幅值)及推力方位角，能够满足对船舶期望推力的准确跟踪；

2)与传统单步优化方法相比，本发明具有更大的优化可行域；

3)本发明同时考虑了推进器故障下的推力分配，通过修改船舶推力预测模型，使得本发明能够在存在推进器故障的情况下，也能够准确跟踪船舶期望的推力，保证船舶行驶的稳定性和安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，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为本发明的实施例中船舶推进器的布置示意图；

图2为本发明中推进器推力的矢量分解图；

图3、图4为本发明考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法流程图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

船舶包含第一至第n推进器，其中第一至第n-1推进器为全回转推进器，第n推进器为槽道推进器。在本发明的实施例中，在船舶上设置了四个推进器，其中包含了三个全回转推进器和一个槽道推进器。各推进器的布置位置如图1所示。

如图3、图4所示，本发明提供一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，包含步骤：

S1、确定船体坐标系下，船舶各推进器的分布位置及工作参数；所述工作参数包含：推进器推力幅值上下限、推进器方位角上下限、推进器方位角变化率上下限以及推进器推力幅值变化率上下限。

S2、检测各推进器是否存在故障，基于推进器的所述工作参数建立船舶推力预测模型；

当无推进器故障，所述船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)F＝B(α)[F₁ F₂ … F_n]^T

其中，τ为全部推进器的推力合力，F_i为第i推进器的推力幅值，F＝[F₁ F₂ … F_n]^T；

B(α)为船舶的推力结构矩阵，B(α)＝[b_a(a₁),…,b_a(a_n-1),b_c]；b_a(α_i)为第i推进器的推力结构矩阵，i∈[1,n-1]；b_c为第n推进器的推力结构矩阵；

α_i为第i推进器的方位角，(l_xi,l_yi)为第i推进器在船体坐标系的坐标值，i∈[1,n-1]；(l_x4,0)为第n推进器在船体坐标系的坐标值。

当检测到存在推进器故障，基于推进器的故障类型修改所述船舶推力预测模型。

修改后的船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)WF；

其中，W＝diag(w₁,…,w_n)为故障权重矩阵，第i推进器的故障权重系数

λ为预设常数，s_i为第i推进器的故障系数，s_i的具体数值由故障检测装置根据故障类型和故障程度决定。

在本发明的实施例中，当第i个推进器无故障，λ＝0，s_i＝1；

当第i推进器部分故障，λ＝1，0＜s_i＜1；

当第i推进器完全故障，s_i＝0，λ＝0.01，通过增大权值矩阵达到使故障推进器不工作的目的。

S3、以推进器的推力向量为状态量，以推进器的推力变化率为控制量，基于所述船舶推力预测模型的成本函数和约束条件滚动优化，求解得到各推进器的推力值、推力方位角并分配给对应的推进器。

步骤S3中所述成本函数记为J：

J＝min(J_P+J_s+J_β)；

其中，J_P表示功率消耗项，J_s表示推力误差项，J_β为奇异值项；

其中，N_s表示优化步长，ΔF(k)＝[ΔF_1x(k),ΔF_1y(k),...,ΔF_nx(k),ΔF_ny(k)]^T；ΔF_ix(k)、ΔF_iy(k)表示第k时刻第i推进器推力向量在船体坐标系x轴、y轴推力分量的增量，权值矩阵Q_P为正定对角矩阵；

其中，τ(k)为k时刻全部推进器的推力合力，τ_d(k)为k时刻船舶期望的推力合力，τ(k)和τ_d(k)均为标量；权值矩阵Q_s为正定对角矩阵；

其中，T(k)＝[F_1y(k),F_2y(k),...,F_ny(k)]；β(k)＝[0,β_1y(k),...,β_ny(k)]^T表示推力偏置向量；

元素β_iy(k)＝|τ_d(k)|r_iarctan(α_ib)，α_ib为第i推进器的偏置角度，r_i为第i推进器在纵荡方向上产生的最大推力的系数，权值矩阵Q_β为正定对角矩阵。

步骤S3中所述约束条件为：

F_i(0)＝F_i,0；

其中，F_i(0)表示第i推进器推力幅值的初值，F_i,0表示为第i推进器预设的推力幅值初值；

F_i(k)表示k时刻第i推进器推力幅值；

F_i(k)表示F_i(k)的上、下限；F_xi(k)、F_yi(k)表示k时刻第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

u_i(k)为k时刻第i推进器的推力幅值变化率，

u_i(k)表示k时刻第i推进器的推力幅值变化率上、下限；

u_xi(k)、u_yi(k)为k时刻第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率。

上述约束条件中的第四项和第五项表示第i推进器的方位角变化率上、下限。

α_i为第i个推进器的方位角，

如图2所示，F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量。本发明中通过将第i个推进器的推力(矢量)投影到船体坐标系下，用船体坐标系x轴、y轴的推力分量来表示推进器的推力(矢量)。

表示α_i的变化率；

表示

的上、下限。

在本发明的实施例中，第i推进器的方位角变化率、在船体坐标系x轴、y轴的推力分量满足以下约束条件：

F_i为第i推进器推力幅值，F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

F_xi 表示F_xi的上、下限；

F_yi 表示F_yi的上、下限；

F_i 表示F_i的上、下限；

u_i为第i推进器的推力幅值变化率，

u_i 为u_i的上下限；u_xi、u_yi为第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率；

u_xi 为u_xi的上、下限；u_yi 、

为u_yi的上、下限。

如图3所示，本发明中将推进器推力分解为船舶坐标系x轴下的推力分量F_ix和船舶坐标系y轴下推力分量F_iy，将F_ix、F_iy作为状态量，推力分量变化率u_ix和u_iy作为控制量，基于成本函数和约束条件进行滚动优化，求解得到每一时刻船舶坐标系x轴、y轴下最优的推力分量增量ΔF_ix,ΔF_iy，得出下一时刻推力分量，使每一时刻求解得到的推力值满足船舶期望推力值。

本发明的流程如图4所示，船舶控制器获取当前时刻所需要的期望推力，若船舶正常工作，则直接通过模型预测控制进行求解，预测模型不变，基于成本函数和约束条件进行滚动优化，计算出各个推进器应分配到的推力分量和方位角，实现推力分配。若船舶不能正常工作，则通过故障检测与诊断模块判断故障类型，获得相应的故障系数s_i，并对预测模型进行调整，基于调整后的预测模型进行滚动优化，计算出各个推进器应分配到的推力分量和方位角，实现推力分配。

本发明的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法为船舶个推进器分配的推力值(也即推力幅值)及推力方位角，能够满足对船舶期望推力的准确跟踪；与传统单步优化方法相比，本发明的方法具有更大的优化可行域；本发明同时考虑了推进器故障下的推力分配，通过修改船舶推力预测模型，使得本发明能够在存在推进器故障的情况下，也能够准确跟踪船舶期望的推力，保证船舶行驶的稳定性和安全性。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，船舶包含第一至第n推进器，其中第一至第n-1推进器为全回转推进器，第n推进器为槽道推进器，其特征在于，所述方法包含步骤：

S1、确定船体坐标系下，船舶各推进器的分布位置及工作参数；

S2、检测各推进器是否存在故障，当无推进器故障，基于推进器的所述工作参数建立船舶推力预测模型；

S3、以推进器的推力向量为状态量，以推进器的推力变化率为控制量，基于所述船舶推力预测模型的成本函数和约束条件滚动优化，求解得到各推进器的推力值、推力方位角并分配给对应的推进器。

2.如权利要求1所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，步骤S1所述工作参数包含：推进器推力幅值上下限、推进器方位角上下限、推进器方位角变化率上下限以及推进器推力幅值变化率上下限。

3.如权利要求1所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，步骤S2中所述船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)F＝B(α)[F₁ F₂ … F_n]^T

其中，τ为全部推进器的推力合力，F_i为第i推进器的推力幅值，F＝[F₁ F₂ … F_n]^T；

B(α)为船舶的推力结构矩阵，B(α)＝[b_a(a₁),…,b_a(a_n-1),b_c]；b_a(α_i)为第i推进器的推力结构矩阵，i∈[1,n-1]；b_c为第n推进器的推力结构矩阵；

α_i为第i推进器的方位角，(l_xi,l_yi)为第i推进器在船体坐标系的坐标值，i∈[1,n-1]；(l_x4,0)为第n推进器在船体坐标系的坐标值。

4.如权利要求3所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，步骤S3中所述成本函数记为J：

J＝min(J_P+J_s+J_β)；

其中，J_P表示功率消耗项，J_s表示推力误差项，J_β为奇异值项；

其中，N_s表示优化步长，ΔF(k)＝[ΔF_1x(k),ΔF_1y(k),...,ΔF_nx(k),ΔF_ny(k)]^T；ΔF_ix(k)、ΔF_iy(k)表示第k时刻第i推进器在船体坐标系x轴、y轴推力分量的增量，权值矩阵Q_P为正定对角矩阵；

其中，τ(k)为k时刻全部推进器的推力合力，τ_d(k)为k时刻船舶控制器期望的推力合力，权值矩阵Q_s为正定对角矩阵；

其中，T(k)＝[F_1y(k),F_2y(k),...,F_ny(k)]，β(k)＝[0,β_1y(k),...,β_ny(k)]^T表示推力偏置向量；F_xi、F_yi表示k时刻第i推进器的推力相量在船体坐标系y轴的推力分量；

元素β_iy(k)＝|τ_d(k)|r_iarctan(α_ib)，α_ib为第i推进器的偏置角度，r_i为第i推进器在纵荡方向上产生的最大推力的系数，权值矩阵Q_β为正定对角矩阵。

5.如权利要求4所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，步骤S3中所述约束条件为：

F_i(0)＝F_i,0；

其中，F_i(0)表示第i推进器推力幅值的初值，F_i,0表示为第i推进器预设的推力幅值初值；

F_i(k)表示k时刻第i推进器推力幅值；

F_i(k)表示F_i(k)的上、下限；F_xi(k)、F_yi(k)表示k时刻第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

u_i(k)为k时刻第i推进器的推力幅值变化率，

u_i(k)表示k时刻第i推进器的推力幅值变化率上、下限；

u_xi(k)、u_yi(k)为k时刻第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率；

α_i为第i个推进器的方位角，

F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

表示α_i的变化率；

表示

的上、下限。

6.如权利要求5所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，第i推进器的方位角变化率、在船体坐标系x轴、y轴的推力分量满足以下约束条件：

F_i为第i推进器推力幅值，F_xi、F_yi表示第i推进器的推力向量在船体坐标系x轴、y轴的推力分量；

F_xi 表示F_xi的上、下限；

F_yi 表示F_yi的上、下限；

F_i 表示F_i的上、下限；

u_i为第i推进器的推力幅值变化率，

u_i 为u_i的上下限；u_xi、u_yi为第i推进器在船体坐标系x轴、y轴的推力分量变化率；

u_xi 为u_xi的上、下限；u_yi 、

为u_yi的上、下限。

7.如权利要求3所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，步骤S2包含：检测船舶推进器是否存在故障；当存在推进器故障，基于推进器的故障类型修改所述船舶推力预测模型；

修改后的船舶推力预测模型为：

τ＝B(α)WF；

其中，W＝diag(w₁,…,w_n)为故障权重矩阵，第i推进器的故障权重系数

λ为预设常数，s_i为第i推进器的故障系数。

8.如权利要求7所述的考虑推进器故障的智能船舶推力分配方法，其特征在于，

当第i推进器无故障，λ＝0，s_i＝1；

当第i推进器部分故障，λ＝1，0＜s_i＜1；

当第i推进器完全故障，s_i＝0，λ＝0.01；

i∈[1,n]。

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