CN116080876A - 一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法,该控制系统包括控制单元系统、物理单元系统及传感器单元系统;控制单元系统包括信号采集处理子系统、状态估计滤波器、控制器;物理单元系统包括绞车驱动器、绞车机构、升降平台机构、推进系统,推进系统设置在升降平台机构中的平台上,绞车驱动器通过绞车机构带动平台升降实现推进系统的升降;传感器单元系统包括浪高仪传感器、多圈绝对值编码器和陀螺仪。本发明综合利用传感器单元系统和状态估计滤波器基于卡尔曼滤波的状态估计方法实现动态运动控制,控制方法是基于螺旋桨作业深度、升降平台位置信息、船舶姿态信号的反馈控制,精确地实现螺旋桨作业深度的实时调整。
Description
技术领域
本发明涉及船舶推进系统控制技术领域,尤其是一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法。
背景技术
螺旋桨是船舶推进器最常用的结构形式,靠桨叶在水中旋转,将发动机转动功率转化为船舶推进力。基于保证推进效率和保护螺旋桨的需要,螺旋桨作业深度应维持在一定范围内,不宜过深和过浅。
对于由电机或液压马达驱动的中小型船舶、特别是无人船舶,船体尺度和重量都很小,吃水较浅,在海上航行时,受波浪影响,船体会产生俯仰和升沉等运动。如果船体的上下升沉和纵向俯仰幅度过大,会改变螺旋桨浸水深度,螺旋桨可能会部分或全部露出水面,在这个状态下,螺旋桨无法产生足够的推力,甚至没有推力作用于船体,导致船舶处于间歇性失控状态,无法保持既定的航向、航速和轨迹,影响船舶航行安全;另外,推进螺旋桨间歇性的出水和入水,会导致传动机构和船舶主机载荷的剧烈波动,产生疲劳损伤和主机损伤,对设备的安全造成极大威胁。
目前船舶上使用的螺旋桨多是固定式安装,大型船舶多依赖压载系统调整船舶吃水和纵、横倾,中小型船舶无法根据需要调整螺旋桨浸没深度。
发明内容
本申请人针对上述现有生产技术中的缺点,提供一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法,从而实现动态调整螺旋桨作业深度的目的,保证螺旋桨浸没深度始终维持在最佳作业深度,进而保证船舶推进效率和航行安全。
本发明所采用的技术方案如下:
一种波浪自适应船舶推进器控制系统,包括:
控制单元系统,包括信号采集处理子系统、状态估计滤波器及控制器,三者通过电信号连接;
物理单元系统,包括绞车驱动器、绞车机构、升降平台机构及推进系统,推进系统设置在升降平台机构中的平台上,绞车驱动器通过绞车机构带动平台升降实现推进系统的升降;
传感器单元系统,包括浪高仪传感器、多圈绝对值编码器及陀螺仪。
进一步改进的技术方案:
所述浪高仪传感器用于测量螺旋桨实际作业深度信息,多圈绝对值编码器用于获得升降平台的位置信息,陀螺仪用于获得船舶的纵向运动姿态信号,姿态信号包括升沉位移和纵摇倾角。
所述信号采集处理子系统接收来自传感器单元系统监测到的螺旋桨作业深度、平台位置信息和船舶姿态信号,进行预处理与数据融合,剔除相应的错误信号,获得有用的信息并进行有效组合,形成新的有效信息。
所述状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,将从信号采集处理子系统获得的新的有效信息和上一时刻状态估计值,借助系统本身的状态转移方程,按照递推公式计算出螺旋桨当前作业深度估计值。
所述控制器基于螺旋桨当前作业深度估计状态和期望的最佳作业深度状态的偏差作为输入量,进行PID控制,给出控制指令发送至绞车驱动器,实现平台实时升降动态调整,使螺旋桨的作业深度始终满足作业要求。
上述波浪自适应船舶推进器控制系统的控制方法,包括以下步骤:
S1、浪高仪传感器、多圈绝对值编码器和陀螺仪分别获得螺旋桨实际作业深度信息、平台的位置信息及船舶的姿态信号,并发送至信号采集处理子系统;
S2、信号采集处理子系统进行预处理与数据融合,形成新的有效信息,传递给状态估计滤波器;
S3、状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,根据新的有效信息和上一时刻状态估计值,计算出螺旋桨当前作业深度估计值,并传递给控制器;
S4、控制器基于当前作业深度估计值与作业深度期望值的偏差,生成平台高度控制指令,并传递给绞车驱动器;
S5、绞车驱动器驱动绞车机构通过收放钢缆,调整平台高度,进而带动推进系统,改变螺旋桨浸没深度,从而螺旋桨处于最佳作业深度。
进一步改进的技术方案:
步骤S3具体地,通过卡尔曼滤波方法获得船舶纵向运动的升沉(垂荡)位移z和纵摇角θ,通过数据融合经信号采集处理子系统得到的螺旋桨作业深度观测值,根据离散的状态方程和预测方程,进而得到螺旋桨实际作业深度预测值,获得螺旋桨当前估计作业深度状态。
离散后的状态方程:
X(k+1)=φZ(k)X(k)+ΓZ(k)W(k)
式中,X(k)和X(k+1)表示k和k+1时刻的状态量;
W(k)为系统激励噪声序列;
离散后的预测方程:
Y(k)=CZX(k+1)+V(k+1)
式中,Y(k)表示k时刻的预测物理量,V(k+1)为k+1时刻的测量噪声序列
所述连续状态方程和预测方程具体地,
根据船舶纵向运动,包括船舶升沉(垂荡)和纵摇,建立纵向运动微分方程如下:
m表示船体质量,kg;I5表示纵摇惯性矩,kg·m2;
a33表示附加质量,a55表示质量矩,a35、a53表示转动惯量;
b33、b53表示阻尼系数,b55、b35表示阻尼矩系数;
c33、c53表示恢复力系数,c55、c35表示恢复力矩系数;
Z3表示垂荡(升沉)干扰力,kg·m/s2;M5表示纵摇干扰力矩,kg·m2/s2。
则连续状态方程表达如下:
式中,AZ=E-1M,BZ=E-1N。
垂荡位置和纵摇角为预测物理量,预测物理量方程表达如下:
Y=CZX+V
式中,V是二维测量噪声。
步骤S4具体地,控制器基于当前作业深度估计状态c(t)与期望最佳作业深度状态r(t)的偏差e(t)作为输入量,进行PID控制:
e(t)=r(t)-c(t)
式中,Kp、Ti、Td为控制器参数,u(t)为控制器的控制输出。
本发明的有益效果如下:
本发明针对未配备压载系统的中小型船舶,尤其是由电机或液压马达驱动的中小型船舶、无人船舶在高海况下航行时,提供一种推进器控制系统,搭配船舶推进系统,可实时动态调整螺旋桨作业深度,保证螺旋桨浸没深度始终维持在最佳作业深度,进而保证船舶推进效率和航行安全。
本发明还包括如下优点:
(1)本发明综合利用传感器单元系统和状态估计滤波器基于卡尔曼滤波的状态估计方法实现动态运动控制,控制方法是基于螺旋桨作业深度、升降平台位置信息、船舶姿态信号的反馈控制,为了补偿静态环境干扰,适当地引入积分定理,精确地实现螺旋桨作业深度实时调整。
(2)本发明中信号采集处理子系统对传感器单元系统采集的数据进行信息预处理、数据融合,剔除相应的错误信号,获得有用的信息并进行有效组合,避免了传感器单元系统测量值中含有因测量噪声所引入的干扰。
(3)本发明中信号采集处理子系统对采集的信息进行预处理与数据融合,形成新的有效信息,传递给状态估计滤波器;状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,根据新的有效信息和上一时刻状态估计值,计算出螺旋桨当前作业深度估计值,并传递给控制器;控制器基于当前作业深度估计值与作业深度期望值的偏差,生成平台高度控制指令,并传递给绞车驱动器;绞车驱动器驱动绞车机构通过收放钢缆,调整平台高度,进而带动推进系统,改变螺旋桨浸没深度,从而保证螺旋桨处于最佳作业深度。
(4)本发明不需要保存和利用过去所有的测量数据,对计算机的存储和计算量需求降低,便于进行实时处理,容易实现,且具有较高的可控性和稳定性。
附图说明
图1为本发明控制系统的结构框图。
图2为本发明中控制单元系统的结构框图。
图3为本发明中物理单元系统的结构示意图。
图4为本发明中推进系统的结构示意图。
其中:100、船体;101、陀螺仪;200、平静水面;301、绞车驱动器;302、绞车驱动轴;303、收放缆机构;304、多圈绝对值编码器、305、基座;306、滑轨;307、平台配重块;308、平台;309、钢缆;310、定滑轮;401、螺旋桨驱动器;402、转舵机构;403、转舵驱动器;404、轴管;405、浪高仪传感器;406、螺旋桨;407、螺旋桨浸没深度;408、直角传动外壳;409、垂直传动轴;410、水平传动轴。
具体实施方式
下面结合附图,说明本发明的具体实施方式。
如附图1和2所示,一种波浪自适应船舶推进器控制系统,包括控制单元系统、物理单元系统及传感器单元系统,三者之间相互连接;控制单元系统包括信号采集处理子系统、状态估计滤波器及控制器,三者之间通过电信号连接;物理单元系统包括绞车驱动器301、绞车机构、升降平台机构及推进系统,推进系统设置在升降平台机构中的平台上,绞车驱动器301通过绞车机构带动平台308升降实现推进系统的升降;传感器单元系统包括浪高仪传感器405、多圈绝对值编码器304和陀螺仪101,浪高仪传感器405设置在推进系统上,多圈绝对值编码器304设置在升降平台机构上,陀螺仪101设置在船体100上。
所述浪高仪传感器405用于测量螺旋桨实际作业深度信息,多圈绝对值编码器304用于获得升降平台的位置信息,陀螺仪101用于获得船舶的纵向运动姿态信号,姿态信号包括升沉位移和纵摇倾角。
所述信号采集处理子系统接收来自传感器单元系统监测到的螺旋桨作业深度、平台位置信息和船舶姿态信号,进行预处理与数据融合,剔除相应的错误信号,获得有用的信息并进行有效组合,形成新的有效信息。
所述状态估计滤波器,基于卡尔曼滤波方法,将从信号采集处理子系统获得的新的有效信息和上一时刻状态估计值,借助系统本身的状态转移方程,按照递推公式计算出螺旋桨当前作业深度估计值。
所述控制器基于螺旋桨当前作业深度估计状态和期望的最佳作业深度状态的偏差作为输入量,进行PID控制,给出控制指令发送至绞车驱动器301,实现平台实时升降动态调整,使螺旋桨的作业深度始终满足作业要求。
由于传感器单元系统的测量值中含有因测量噪声(由传感器类型和测量方法决定)所引入的干扰,因此,传感器单元系统采集的数据先经信号采集处理子系统进行信息预处理、数据融合,剔除相应的错误信号,获得有效信息,状态估计滤波器再进行状态估计、计算出螺旋桨当前作业深度估计值后,将螺旋桨当前作业深度的估计值传输给控制器,实现闭环反馈控制。
物理单元系统包括绞车驱动器301、绞车机构、升降平台机构、推进系统,推进系统设置在升降平台机构中的平台308上,绞车驱动器301通过绞车机构带动平台308升降实现推进系统的升降。
如附图3所示,绞车机构包括收放缆机构303,收放缆机构303连接钢缆309一端,钢缆309另一端与平台308固定连接,绞车驱动器301通过绞车驱动轴302带动收放缆机构303转动,带动钢缆309收放,进而实现平台308升降。
升降平台机构包括固定在船体100上的基座305、设置在基座305上的平台308、以及用于调整平台308高度的绞车机构;绞车机构通过定滑轮310和钢缆309带动平台308实现升降。
基座305的侧壁上设置有滑轨306,平台308升降时沿滑轨306上下移动。平台308远离推进系统的一端设置有平台配重块307。
推进系统包括驱动组件、传动组件、推进组件,驱动组件固定在平台308上,传动组件穿过平台本体308,两端分别与驱动组件和推进组件连接。
如附图4所示,传动组件包括轴管404、设置在轴管404内的垂直传动轴409,浪高仪传感器405安装在轴管404的侧壁上。推进组件包括螺旋桨406和直角传动外壳408;螺旋桨406通过水平传动轴410与垂直传动轴409传动连接,水平传动轴410穿入直角传动外壳408内,垂直传动轴409下端穿入直角传动外壳408内,直角传动外壳408与轴管404固定连接。
驱动组件包括转舵驱动器403和螺旋桨驱动器401,转舵驱动器403带动轴管404旋转,同时带动下方推进组件整体旋转,实现转舵驱动功能;螺旋桨驱动器401带动垂直传动轴409和水平传动轴410旋转实现螺旋桨406旋转驱动,实现船体100的推进功能,两个旋转自由度各自独立运行。
转舵驱动器403通过转舵机构402带动轴管404和直角传动外壳408整体旋转。
进一步的,浪高仪传感器405安装在轴管404的侧壁上,多圈绝对值编码器304设置在收放缆机构303上。
物理单元系统的作业原理:
在正常状态下,即平静水面200,此时推进系统中的螺旋桨406处于设计高度,即保证螺旋桨浸没深度407处于最佳作业深度的状态;当船体100受波浪影响,形成波浪液面,导致螺旋桨406浸没深度小于作业深度下限时,绞车驱动器301控制绞车机构释放钢缆309,平台308沿滑轨306下滑,带动推进系统下降,并保持在最佳作业深度;当浸没深度超过作业深度上限时,控制绞车机构回收钢缆309,平台308沿滑轨306上滑,带动推进系统提升,螺旋桨406返回设计高度。
上述波浪自适应船舶推进器控制系统的控制方法,包括以下步骤:
S1、浪高仪传感器405、多圈绝对值编码器304和陀螺仪101分别获得螺旋桨实际作业深度信息、平台的位置信息及船舶的姿态信号,并发送至信号采集处理子系统。
S2、信号采集处理子系统进行预处理与数据融合,形成新的有效信息,传递给状态估计滤波器。
S3、状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,根据新的有效信息和上一时刻状态估计值,计算出螺旋桨当前作业深度估计值,并传递给控制器。
通过卡尔曼滤波方法获得船舶纵向运动的升沉(垂荡)位移z和纵摇角θ,通过数据融合经信号采集处理子系统得到的螺旋桨作业深度观测值,根据离散的状态方程和预测方程,进而得到螺旋桨实际作业深度预测值,获得螺旋桨当前估计作业深度状态。
具体地:
根据船舶纵向运动,包括船舶升沉(垂荡)和纵摇,建立纵向运动微分方程如下:
m表示船体质量,kg;I5表示纵摇惯性矩,kg·m2;
a33表示附加质量,a55表示质量矩,a35、a53表示转动惯量;
b33、b53表示阻尼系数,b55、b35表示阻尼矩系数;
c33、c53表示恢复力系数,c55、c35表示恢复力矩系数;
Z3表示垂荡(升沉)干扰力,kg·m/s2;M5表示纵摇干扰力矩,kg·m2/s2。
则连续状态方程表达如下:
式中,AZ=E-1M,BZ=E-1N。
垂荡位置和纵摇角为预测物理量,预测物理量方程表达如下:
Y=CZX+V
式中,V是二维测量噪声。
离散后的状态方程:
X(k+1)=φZ(k)X(k)+ΓZ(k)W(k)
式中,X(k)和X(k+1)表示k和k+1时刻的状态量;
W(k)为系统激励噪声序列;
k+1时刻被估计的状态X(k+1)受系统噪声序列W(k)驱动,驱动机理由上述状态方程描述;
离散后的预测方程:
Y(k)=CZX(k+1)+V(k+1)
式中,Y(k)表示k时刻的预测物理量,V(k+1)为k+1时刻的测量噪声序列。
S4、控制器基于当前作业深度估计值与作业深度期望值的偏差,生成平台高度控制指令,并传递给绞车驱动器301。
具体地,控制器基于当前作业深度估计状态c(t)与期望最佳作业深度状态r(t)的偏差e(t)作为输入量,进行PID控制:
e(t)=r(t)-c(t)
式中,Kp、Ti、Td为控制器参数,u(t)为控制器的控制输出。
S5、绞车驱动器301驱动绞车机构通过收放钢缆309,调整平台308高度,进而带动推进系统,改变螺旋桨406浸没深度,从而螺旋桨406处于最佳作业深度。
以上描述是对本发明的解释,不是对发明的限定,本发明所限定的范围参见权利要求,在本发明的保护范围之内,可以作任何形式的修改。
Claims (10)
1.一种波浪自适应船舶推进器控制系统,其特征在于:包括:
控制单元系统,包括信号采集处理子系统、状态估计滤波器及控制器,三者通过电信号连接;
物理单元系统,包括绞车驱动器(301)、绞车机构、升降平台机构及推进系统,推进系统设置在升降平台机构中的平台(308)上,绞车驱动器(301)通过绞车机构带动平台(308)升降实现推进系统的升降;
传感器单元系统,包括浪高仪传感器(405)、多圈绝对值编码器(304)及陀螺仪(101)。
2.如权利要求1所述的波浪自适应船舶推进器控制系统,其特征在于:所述浪高仪传感器(405)用于测量螺旋桨实际作业深度信息,多圈绝对值编码器(304)用于获得升降平台(308)的位置信息,陀螺仪(101)用于获得船舶的纵向运动姿态信号,姿态信号包括升沉位移和纵摇倾角。
3.如权利要求1所述的波浪自适应船舶推进器控制系统,其特征在于:所述信号采集处理子系统接收来自传感器单元系统监测到的螺旋桨作业深度、平台位置信息和船舶姿态信号,进行预处理与数据融合,剔除相应的错误信号,获得有用的信息并进行有效组合,形成新的有效信息。
4.如权利要求3所述的波浪自适应船舶推进器控制系统,其特征在于:所述状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,将从信号采集处理子系统获得的新的有效信息和上一时刻状态估计值,借助系统本身的状态转移方程,按照递推公式计算出螺旋桨当前作业深度估计值。
5.如权利要求1所述的波浪自适应船舶推进器控制系统,其特征在于:所述控制器基于螺旋桨当前作业深度估计状态和期望的最佳作业深度状态的偏差作为输入量,进行PID控制,给出控制指令发送至绞车驱动器(301),实现平台(308)实时升降动态调整,使螺旋桨的作业深度始终满足作业要求。
6.如权利要求1-5任一项所述的波浪自适应船舶推进器控制系统的控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、浪高仪传感器(405)、多圈绝对值编码器(304)和陀螺仪(101)分别获得螺旋桨实际作业深度信息、平台的位置信息及船舶的姿态信号,并发送至信号采集处理子系统;
S2、信号采集处理子系统进行预处理与数据融合,形成新的有效信息,传递给状态估计滤波器;
S3、状态估计滤波器基于卡尔曼滤波方法,根据新的有效信息和上一时刻状态估计值,计算出螺旋桨当前作业深度估计值,并传递给控制器;
S4、控制器基于当前作业深度估计值与作业深度期望值的偏差,生成平台高度控制指令,并传递给绞车驱动器(301);
S5、绞车驱动器(301)驱动绞车机构通过收放钢缆(309),调整平台(308)高度,进而带动推进系统,改变螺旋桨(406)浸没深度,从而螺旋桨(406)处于最佳作业深度。
7.如权利要求6所述的波浪自适应船舶推进器控制系统的控制方法,其特征在于:步骤S3具体地,通过卡尔曼滤波方法获得船舶纵向运动的升沉位移z和纵摇角θ,通过数据融合经信号采集处理子系统得到的螺旋桨作业深度观测值,根据离散的状态方程和预测方程,进而得到螺旋桨实际作业深度预测值,获得螺旋桨当前估计作业深度状态。
9.如权利要求8所述的波浪自适应船舶推进器控制系统的控制方法,其特征在于:所述连续状态方程和预测方程具体地,
根据船舶纵向运动,包括船舶升沉和纵摇,建立纵向运动微分方程如下:
m表示船体质量,kg;I5表示纵摇惯性矩,kg·m2;
a33表示附加质量,a55表示质量矩,a35、a53表示转动惯量;
b33、b53表示阻尼系数,b55、b35表示阻尼矩系数;
c33、c53表示恢复力系数,c55、c35表示恢复力矩系数;
Z3表示升沉干扰力,kg·m/s2;M5表示纵摇干扰力矩,kg·m2/s2;
则连续状态方程表达如下:
式中,AZ=E-1M,BZ=E-1N;
垂荡位置和纵摇角为预测物理量,预测物理量方程表达如下:
Y=CZX+V
式中,V是二维测量噪声。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211500065.3A CN116080876A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法 |
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CN202211500065.3A CN116080876A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法 |
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CN116080876A true CN116080876A (zh) | 2023-05-09 |
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ID=86209138
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CN202211500065.3A Pending CN116080876A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种波浪自适应船舶推进器控制系统及控制方法 |
Country Status (1)
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CN (1) | CN116080876A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117215194A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-12-12 | 广东海洋大学 | 一种基于螺旋桨协同的轮缘控制器数据处理方法及系统 |
-
2022
- 2022-11-28 CN CN202211500065.3A patent/CN116080876A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117215194A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-12-12 | 广东海洋大学 | 一种基于螺旋桨协同的轮缘控制器数据处理方法及系统 |
CN117215194B (zh) * | 2023-09-28 | 2024-03-26 | 广东海洋大学 | 一种基于螺旋桨协同的轮缘控制器数据处理方法及系统 |
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