JP4917272B2 - Ship automatic steering system - Google Patents

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本発明は、船体モデルにおける船体パラメータを同定する同定機能を有する船舶用自動操舵装置に関する。   The present invention relates to a marine vessel automatic steering apparatus having an identification function for identifying a hull parameter in a hull model.

船舶用自動操舵装置は、設定針路にジャイロコンパスからの方位を追従させるために舵を制御する装置であり、その制御系は、設定針路と船首方位との入力から偏差と旋回角速度とを求め制御ゲインを乗じて制御量である命令舵角を操舵機に出力する。操舵機は舵を動かして、船体に旋回角速度を誘起させて方位を変化させる。   The automatic steering device for ships is a device that controls the rudder to make the direction from the gyrocompass follow the set course. The command steering angle, which is a control amount, is output to the steering machine by multiplying the gain. The steering machine moves the rudder, induces a turning angular velocity in the hull, and changes the direction.

図1を参照して自動操舵装置を含む全体のシステムを説明すると、12は自動操舵装置、14は操舵機、16は船体であり、自動操舵装置12は、さらに、軌道演算部22、減算器24、フィードフォワード制御器26、フィードバック制御器28、加算器30、同定演算部32を備えている。   The overall system including the automatic steering device will be described with reference to FIG. 1. Reference numeral 12 denotes an automatic steering device, 14 denotes a steering machine, 16 denotes a hull, and the automatic steering device 12 further includes a trajectory calculation unit 22, a subtractor. 24, a feedforward controller 26, a feedback controller 28, an adder 30, and an identification calculation unit 32.

軌道演算部22は設定針路ψSを入力し、設定針路ψSから軌道計画に基づいた参照針路ψRを演算するものである。減算器24にて参照針路ψRと船体16の船首方位ψとの偏差eがとられ、フィードバック制御器28に入力され制御ゲインが乗じられる。フィードフォワード制御器26及びフィードバック制御器28の出力が加算器30で加算されて、命令舵角δcとなる。 Trajectory calculation unit 22 inputs the preset course [psi S, is intended for calculating the reference course [psi R based on the trajectory plan from preset course [psi S. The subtractor 24 takes a deviation e between the reference course ψ R and the heading ψ of the hull 16 and inputs it to the feedback controller 28 to be multiplied by the control gain. The outputs of the feedforward controller 26 and the feedback controller 28 are added by the adder 30 to obtain the command steering angle δ c .

同定演算部32は、船体パラメータを同定するもので、同定された船体パラメータは、軌道演算部22、フィードフォワード制御器26及びフィードバック制御部28へと入力されて、各演算及び制御に用いられる。   The identification calculation unit 32 identifies a hull parameter, and the identified hull parameter is input to the trajectory calculation unit 22, the feedforward controller 26, and the feedback control unit 28, and is used for each calculation and control.

例えば、貨物船やタンカーなどの船舶は荷物の積み下ろしにより喫水が変化する。そのため、船体特性が変化し積み下ろし前の制御ゲインを用いると、操舵系の閉ループ安定性が低下しヨーイングを生じる場合を起こす。この状況を回避するために船体パラメータを同定し、制御ゲインを設定する方法が非特許文献1で提案されている。   For example, the draft of a ship such as a cargo ship or a tanker changes depending on loading and unloading of luggage. For this reason, if the hull characteristics change and the control gain before unloading is used, the closed loop stability of the steering system is lowered and yawing occurs. In order to avoid this situation, Non-Patent Document 1 proposes a method for identifying hull parameters and setting a control gain.

本出願人による特許文献1では、オフライン処理による同定算法を行なう船舶用自動操舵装置を提案する。図13は、その同定演算部32のブロック図であり、自動操舵装置12と同じ、減算器24−1、フィードフォワード制御部26−1、フィードバック制御部28−1及び加算器30−1を備えると共に、制御対象モデル34、減算器36及びパラメータ調節部38を備える。この同定演算部32へ供給される入力データとしては、軌道演算部22からの参照針路ψR、また、同様に供給される出力データとしては、減算器24からの偏差eとなっており、これらは、一旦メモリに記憶され、同定演算部32での処理はオフラインで行なわれる。 Patent document 1 by the present applicant proposes an automatic steering device for a ship that performs an identification calculation by off-line processing. FIG. 13 is a block diagram of the identification calculation unit 32, which includes the same subtractor 24-1, feedforward control unit 26-1, feedback control unit 28-1, and adder 30-1 as the automatic steering device 12. In addition, a control target model 34, a subtractor 36, and a parameter adjustment unit 38 are provided. The input data supplied to the identification calculation unit 32 includes the reference course ψ R from the trajectory calculation unit 22, and the output data supplied in the same manner includes a deviation e from the subtractor 24. Is temporarily stored in the memory, and the processing in the identification calculation unit 32 is performed off-line.

同定演算部32では、減算器36において、減算器24−1にて得られるモデル偏差emと、偏差eとの差である同定誤差が得られる。パラメータ調節部38では、基本的に、同定誤差が最小となるような船体パラメータ同定値を求め、それを、制御対象モデル34の他、軌道演算部22、フィードフォワード制御器26及びフィードバック制御部28へと供給する。 The identification calculation section 32, the subtractor 36, and the model deviation e m obtained by the subtractor 24-1, the identification error is the difference between the deviation e obtained. The parameter adjustment unit 38 basically obtains a hull parameter identification value that minimizes the identification error, and obtains the hull parameter identification value in addition to the control target model 34, the trajectory calculation unit 22, the feedforward controller 26, and the feedback control unit 28. To supply.

以上の制御対象モデル34は、船体をラプラス演算子sを用いた伝達関数K/(T+1)によって表される1次モデルによって近似されており、同定する船体パラメータは、旋回力指数K、及び時定数である追従安定性指数Tとなっている。パラメータ調節部38では、パラメータ毎に、同定誤差の平均と分散を求め、分散の最小値を見つけ、また平均が0となる場合を見つけることにより、船体パラメータK、Tを同定している。 The above control target model 34 is approximated by a first order model represented by a transfer function K / (T s +1) using a Laplace operator s, and a hull parameter to be identified is a turning force index K, The tracking stability index T is a time constant. The parameter adjusting unit 38 obtains the average and variance of identification errors for each parameter, finds the minimum value of variance, and finds the case where the mean is 0, thereby identifying the hull parameters K and T.

また、外乱モデルに関しては、舵角オフセットを参照針路に比例する項として組み入れている。   For the disturbance model, the steering angle offset is incorporated as a term proportional to the reference course.

大津、長谷川、IX. オートパイロットの評価と展望、第3回操縦性シンホジウムテキスト、日本造船学会試験水槽委員会、p.243/279(1981)Otsu, Hasegawa, IX. Autopilot Evaluation and Prospect, 3rd Maneuverable Symfodium Text, Japan Society of Shipbuilding Research, Tank Committee, p.243 / 279 (1981) 特開2001−18893号公報JP 2001-18893 A

しかしながら、上記特許文献1に記載された同定においては、以下のような問題点がある。
・船体モデルを1次モデルで近似しているために、船舶によっては変針時にオーバシュートを生じることがある。
・外乱モデルである舵角オフセットが参照針路に比例する項のみであるために、変針前または保針時の舵角オフセットによる同定誤差が発生しており、これを無視できない。
・自動変針時に船体運動の初期値がほぼ0でないときに実施された場合、この初期値による同定誤差が無視できない。
・閉ループを用いているため、同定するべきパラメータが多くなると、その次数は同定モデルと制御系との和となるために、計算量が飛躍的に増大し、実用化が困難となる。
・船舶は離桟後、手動操船を経て自動操船に移るため、手動時の同定実施は安全上必須であるが、従来の同定演算部では、手動操船時の同定はできない。
・従来のパラメータ毎に平均や分散の最小値または0値を求めてパラメータを探索する手順は、同定するべきパラメータが多くなると計算量が飛躍的に増大し、実用化が困難となる。
However, the identification described in Patent Document 1 has the following problems.
・ Since the hull model is approximated by a primary model, some ships may overshoot at the time of turning.
・ Since the rudder angle offset, which is a disturbance model, is only a term proportional to the reference course, an identification error occurs due to the rudder angle offset before changing the needle or when the needle is held, and this cannot be ignored.
-If this is performed when the initial value of the hull motion is not almost zero during automatic course changing, the identification error due to this initial value cannot be ignored.
-Since the closed loop is used, when the number of parameters to be identified increases, the order becomes the sum of the identification model and the control system, so that the amount of calculation increases dramatically, making practical application difficult.
・ After the ship leaves the berth, it moves to automatic maneuvering through manual maneuvering, so manual identification is essential for safety, but the conventional identification calculation unit cannot identify when maneuvering manually.
The conventional procedure for searching for a parameter by obtaining a minimum value or zero value of the average or variance for each parameter greatly increases the amount of calculation as the number of parameters to be identified increases, making it difficult to put into practical use.

本発明は、かかる課題に鑑みなされたもので、その目的はより実用化に適した同定を行なうことができる船舶用自動操舵装置を提供することである。   The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide an automatic marine steering apparatus that can perform identification more suitable for practical use.

かかる目的を達成するために、本発明の請求項1に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルを含み、該船体モデルの伝達関数は、
In order to achieve such an object, the invention according to claim 1 of the present invention provides an automatic steering apparatus for a ship that outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a set course and heading.
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model, and the transfer function of the hull model is:

Figure 0004917272
で表されることを特徴とする。
Figure 0004917272
It is represented by.

請求項2に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと外乱モデルとを含み、外乱モデルは、舵角オフセットとして、変針前または保針時の舵角オフセットδ0を組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に変針前または保針時の舵角オフセットδ0を同定するべきパラメータとすることを特徴とする。
The invention described in claim 2 is an automatic steering apparatus for a ship that outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a set course and heading.
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model and a disturbance model, and the disturbance model incorporates a steering angle offset δ 0 before the course change or at the time of holding as the steering angle offset, and the identification calculation unit includes the hull parameter At the same time, the steering angle offset δ 0 before changing the needle or at the time of holding is used as a parameter to be identified.

請求項3に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと外乱モデルとを含み、外乱モデルは、舵角オフセットとして、cδψ(ψ:船首方位)を組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に舵角オフセット係数cδを同定するべきパラメータとすることを特徴とする。
The invention described in claim 3 is an automatic steering apparatus for a ship that outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a set course and heading.
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model and a disturbance model, and the disturbance model incorporates c δ ψ (ψ: heading) as a rudder angle offset, and the identification calculation unit includes a rudder angle together with the hull parameters. The offset coefficient c δ is a parameter to be identified.

請求項4に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと変針時における船体運動の初期値とを組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に船体運動の初期値を同定するべきパラメータとすることを特徴とする。
Invention of Claim 4 is the automatic steering device for ships which outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a setting course and a heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model incorporates a hull model and an initial value of the hull motion at the time of changing the needle, and the identification calculation unit sets the initial value of the hull motion together with the hull parameter as a parameter to be identified. .

請求項5に記載の発明は請求項4記載のものにおいて、前記船体運動の初期値は、船体の旋回角速度の初期値であることを特徴とする。   According to a fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect, the initial value of the hull motion is an initial value of a turning angular velocity of the hull.

請求項6に記載の発明は請求項1ないし5のいずれか1項に記載のものにおいて、前記入力データとして命令舵角、前記出力データとして船首方位とすることを特徴とする。   A sixth aspect of the present invention is characterized in that, in any one of the first to fifth aspects, a command steering angle is used as the input data, and a heading is used as the output data.

請求項7に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記入力データは命令舵角、前記出力データは船首方位とすることを特徴とする。
The invention described in claim 7 is an automatic steering apparatus for a ship that outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a set course and heading.
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The input data is a command steering angle, and the output data is a heading.

請求項8に記載の発明は請求項1ないし7のいずれか1項に記載の前記パラメータ調節部が、モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を最小化する同定パラメータ値を同定パラメータに決定し、その中で対応する同定パラメータに船体パラメータを調節することを特徴とする。   The invention according to claim 8 is an identification in which the parameter adjustment unit according to any one of claims 1 to 7 minimizes an evaluation function that is a scalar value that is a function of a difference between model output data and output data. A parameter value is determined as an identification parameter, and a hull parameter is adjusted to a corresponding identification parameter therein.

請求項9に記載の発明は請求項8記載の前記パラメータ調節部が、同定パラメータを多変数とする評価関数の極小解を求め、該極小解となる同定パラメータ値を同定パラメータとすることを特徴とする。   The invention according to claim 9 is characterized in that the parameter adjustment unit according to claim 8 obtains a minimum solution of the evaluation function having the identification parameter as a multivariable, and uses the identification parameter value that becomes the minimum solution as the identification parameter. And

請求項10に記載の発明は請求項8または9記載の前記パラメータ調節部が、船体モデルにおける船体パラメータの範囲に応じた安定船領域と不安定船領域とで評価関数をそれぞれ最小化する同定パラメータを探索する安定船領域同定探索部と不安定船領域同定探索部とをそれぞれ備えることを特徴とする。   According to a tenth aspect of the present invention, the parameter adjusting unit according to the eighth or ninth aspect is an identification parameter in which the evaluation function is minimized in the stable ship region and the unstable ship region according to the range of the hull parameter in the hull model. And a stable ship region identification search unit and an unstable ship region identification search unit.

請求項11に記載の発明は請求項8ないし10のいずれか1項に記載の前記パラメータ調節部が、SQPのアルゴリズムにより評価関数を最小化する同定パラメータを求めることを特徴とする。   The invention described in claim 11 is characterized in that the parameter adjusting unit described in any one of claims 8 to 10 obtains an identification parameter for minimizing an evaluation function by an SQP algorithm.

請求項12に記載の発明は、設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から複数の船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、
前記同定モデルは船体モデルを含み、
前記パラメータ調節部は、
モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を最小化する同定パラメータ値を同定パラメータに決定する第1判別部と、
前記第1判別部で決定した同定パラメータ値のうちの船体パラメータに対応する同定パラメータ値を用いた船体モデルの入力データに対するモデル出力データを算出し、同様に、現在の船体パラメータ値であるノミナル値を用いた船体モデルの入力データに対するモデル出力データを算出し、同定パラメータ値を用いたモデル出力データから求めた評価関数と、ノミナル値を用いたモデル出力データから求めた評価関数とをそれぞれ求めて、どちらの評価関数が小さいかまたは大きくないかを判定し、評価関数が小さいまたは大きくない方に用いた同定パラメータ値またはノミナル値に船体パラメータを調節する第2判別部と、
を備えることを特徴とする。
The invention described in claim 12 is an automatic steering apparatus for a ship that outputs a command rudder angle using a hull parameter based on a set course and heading.
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a plurality of hull parameters from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
With
The identification model includes a hull model;
The parameter adjustment unit includes:
A first discriminating unit that determines an identification parameter value that minimizes an evaluation function that is a scalar value that is a function of a difference between model output data and output data;
Model output data for the input data of the hull model using the identification parameter value corresponding to the hull parameter among the identification parameter values determined by the first discriminating unit is calculated. Similarly, the nominal value which is the current hull parameter value The model output data is calculated for the input data of the hull model using, and the evaluation function obtained from the model output data using the identification parameter value and the evaluation function obtained from the model output data using the nominal value are obtained respectively. A second discriminating unit that determines which evaluation function is smaller or not larger and adjusts the hull parameter to the identification parameter value or the nominal value that is used when the evaluation function is smaller or not larger;
It is characterized by providing.

請求項13に記載の発明は、請求項1ないし12のいずれか1項に記載のものにおいて、入力データと出力データは、少なくとも変針前静定時間と変針中と変針後静定時間におけるデータが含まれることを特徴とする。   The invention according to claim 13 is the one according to any one of claims 1 to 12, wherein the input data and the output data are data at least at the time before settling time, during the changeover time, and at the settling time after changeover. It is included.

請求項14に記載の発明は、請求項13に記載の前記変針後静定時間が、モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を各同定パラメータで偏微分したときの偏微分係数の少なくとも1つの偏微分係数が変針後にピーク値を示す時刻を含むか、またはピーク値を含む時刻に基づく時間範囲に、設定されることを特徴とする。 According to a fourteenth aspect of the present invention, when the post-change stabilization time according to the thirteenth aspect is a partial differentiation of an evaluation function that is a scalar value that is a function of a difference between the model output data and the output data, with each identification parameter. At least one partial differential coefficient is set to a time range based on the time including the peak value after the change of the needle or the time including the peak value.

請求項1記載の発明によれば、船体モデルとして1次モデルではなく、分子に時定数T3sを加えたモデルとすることにより、変針時におけるオーバシュートの発生を防ぐことができるようになる。 According to the first aspect of the present invention, the hull model is not a primary model but a model in which the time constant T 3s is added to the numerator, so that it is possible to prevent the occurrence of overshoot at the time of changing the course.

請求項2記載の発明によれば、同定モデルに外乱モデルである舵角オフセットとして変針前または保針時の舵角オフセットδ0を組み入れ、この舵角オフセットδ0を同定するべきパラメータの1つとしているので、より正確に同定を行なうことができるようになる。 According to the second aspect of the present invention, the steering angle offset δ 0 before the course change or at the time of holding the needle is incorporated in the identification model as the steering angle offset which is a disturbance model, and one of the parameters to be identified is the steering angle offset δ 0. Therefore, identification can be performed more accurately.

請求項3記載の発明によれば、同定モデルに外乱モデルである舵角オフセットとして、船首方位に比例する項を組み入れ、この舵角オフセット係数cδを同定するべきパラメータとすることにより、手動操船においても船首方位のデータを取り込むことができることから、手動操船時においても自動操船時と同様に同定を行なうことができるようになる。 According to the third aspect of the present invention, by incorporating a term proportional to the heading as a rudder angle offset which is a disturbance model in the identification model, and setting this rudder angle offset coefficient c δ as a parameter to be identified, Since it is possible to capture the heading data at the same time, the identification can be performed at the time of manual navigation as in the case of automatic navigation.

請求項4記載の発明によれば、同定モデルに船体運動の初期値を組み入れ、この船体運動の初期値を同定するべきパラメータとすることにより、船体運動時に変針がなされたときであっても同定をより正確に行なうことができるようになる。そして請求項5記載の発明によれば、変針時に船体が旋回角速度を持つ場合であっても、同定を行なうことができるようになる。   According to the fourth aspect of the present invention, the initial value of the hull movement is incorporated into the identification model, and the initial value of the hull movement is set as a parameter to be identified, so that even when the needle is changed during the hull movement, the identification is performed. Can be performed more accurately. According to the fifth aspect of the present invention, identification can be performed even when the hull has a turning angular velocity at the time of turning.

請求項6及び請求項7記載の発明によれば、入力データとして命令舵角、出力データとして船首方位とすることにより、同定するべきパラメータ数が多くなったとしても、開ループであるので同定のための演算を簡素化することができる。また、手動操船においても適用できるので、手動操船及び自動操船のいずれの操舵モードにおいても同一の構成で同定処理を行なうことができるようになる。   According to the inventions of claims 6 and 7, by setting the command rudder angle as the input data and the heading as the output data, even if the number of parameters to be identified increases, the identification is Can be simplified. Further, since the present invention can be applied to manual boat maneuvering, the identification process can be performed with the same configuration in any steering mode of manual boat maneuvering and automatic boat maneuvering.

請求項8及び請求項9記載の発明によれば、モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を最小化する同定パラメータ値を同定パラメータに決定することにより、同定パラメータが多数あっても、汎用のアルゴリズムによって同定パラメータを求めることができるようになる。   According to the invention described in claims 8 and 9, the identification parameter is determined by determining the identification parameter value that minimizes the evaluation function that is a scalar value that is a function of the difference between the model output data and the output data. Even if there are many, identification parameters can be obtained by a general-purpose algorithm.

請求項10記載の発明によれば、船体パラメータは、その範囲に応じた安定船領域か不安定船領域にしか存在しないので、予め決められた安定船領域か不安定船領域でそれぞれ同定パラメータを探索することで、現実の船体の特性に合致した船体パラメータを同定することができるようになる。   According to the invention described in claim 10, since the hull parameter exists only in the stable ship region or the unstable ship region according to the range, the identification parameter is set in each of the predetermined stable ship region or the unstable ship region. By searching, it becomes possible to identify hull parameters that match the actual characteristics of the hull.

請求項11記載の発明によれば、SQPのアルゴリズムを用いることにより、パラメータ探索領域を限定することができるので、所望の領域にある船体パラメータを同定することができるようになる。   According to the invention described in claim 11, since the parameter search area can be limited by using the SQP algorithm, the hull parameter in the desired area can be identified.

請求項12記載の発明によれば、ある同定で得られた同定パラメータ値と、現在の船体パラメータ値であるノミナル値のいずれがより適した値であるかを第2判別部が判別している。即ち、第2判別部が、それぞれの値を用いた船体モデルの入力データに対するモデル出力データを算出して、それぞれのモデル出力データから評価関数を作成し、これらの2つの評価関数のうちでより評価関数を小さくさせる同定パラメータ値またはノミナル値を船体パラメータに採用するようにしているので、仮に、良好な同定が行なえなかった場合には、その同定パラメータ値を採用しないようにして、船体パラメータを常に良好な値に維持することができる。   According to the twelfth aspect of the invention, the second discriminating unit discriminates which one of the identification parameter value obtained by a certain identification and the nominal value which is the current hull parameter value is more suitable. . That is, the second discriminating unit calculates model output data for the input data of the hull model using the respective values, creates an evaluation function from the respective model output data, and more of these two evaluation functions. Since the identification parameter value or nominal value that makes the evaluation function small is adopted as the hull parameter, if good identification cannot be performed, the identification parameter value is not adopted and the hull parameter is changed. A good value can always be maintained.

請求項13記載の発明によれば、変針前静定時間におけるデータを同定演算部に取り込むことで、変針前の外乱または船体運動を含む状態を表すデータを取り込むことができて、より正確な同定を行なうことができる。   According to the thirteenth aspect of the present invention, the data representing the state including the disturbance or the hull motion before the change can be acquired by acquiring the data at the settling time before the change into the identification calculation unit, so that more accurate identification can be performed. Can be performed.

請求項14記載の発明によれば、変針後静定時間の設定において、評価関数の偏微分係数のピーク値を示す時刻を含むようにするか、またはその時刻に基づき設定することによって、高い分解能で評価関数から同定を行なうことができるようになる。   According to the fourteenth aspect of the present invention, in setting the stabilization time after the change of needle, the time indicating the peak value of the partial differential coefficient of the evaluation function is included or set based on the time, thereby achieving high resolution. Thus, identification can be performed from the evaluation function.

以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
図1は、本発明の船舶用自動操舵装置を含む全体のシステムを表すブロック図である。図において、12は自動操舵装置、14は操舵機、16は船体である。操舵機14及び船体16を合わせたものが制御対象となる船体プラント18である。自動操舵装置12は、さらに、軌道演算部22、減算器24、フィードフォワード制御器26、フィードバック制御器28、加算器30、同定演算部32を備えている。フィードバック制御器28は参照針路ψR、船体16の船首方位ψ及びフィードバック制御器28出力から推定方位、推定角速度を求める推定器を含むことができる。背景技術にて既に説明した部分については、説明を省略する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the entire system including the marine vessel automatic steering apparatus of the present invention. In the figure, 12 is an automatic steering device, 14 is a steering machine, and 16 is a hull. A combination of the steering machine 14 and the hull 16 is a hull plant 18 to be controlled. The automatic steering device 12 further includes a trajectory calculation unit 22, a subtractor 24, a feedforward controller 26, a feedback controller 28, an adder 30, and an identification calculation unit 32. The feedback controller 28 may include an estimator for obtaining an estimated azimuth and an estimated angular velocity from the reference course ψ R , the bow azimuth ψ of the hull 16 and the output of the feedback controller 28. Description of the parts already described in the background art is omitted.

図2は、同定演算部32の構成を表すブロック図である。同定演算部32には、実プロセスから制御対象の入出力データが時系列データとして供給されるので、これらの入力データ及び出力データを蓄積する入力データ記憶部40、出力データ記憶部42を備える。入力データ記憶部40及び出力データ記憶部42は、リングバッファ型メモリとすることができる。さらに、同定演算部32は、データ抽出部43、同定モデル44、減算器46及びパラメータ調節部48を備える。まず、同定演算の原理について以下説明する。   FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the identification calculation unit 32. Since the input / output data to be controlled is supplied as time-series data from the actual process, the identification calculation unit 32 includes an input data storage unit 40 and an output data storage unit 42 that accumulate these input data and output data. The input data storage unit 40 and the output data storage unit 42 can be ring buffer type memories. Further, the identification calculation unit 32 includes a data extraction unit 43, an identification model 44, a subtracter 46 and a parameter adjustment unit 48. First, the principle of the identification calculation will be described below.

1.同定モデル
同定モデル44は、船体モデル、外乱モデル及び船体運動の初期値とから構成され、入力データである命令舵角δcを入力しモデル出力データであるモデル船首方位ψmを出力する。以下、船体モデル、外乱モデル及び船体運動についてそれぞれ説明する。
1. Identification Model The identification model 44 is composed of a hull model, a disturbance model, and an initial value of the hull motion, and receives a command rudder angle δ c as input data and outputs a model heading ψ m as model output data. Hereinafter, the hull model, the disturbance model, and the hull motion will be described.

1.1 船体モデル
この実施形態において、船体モデルは、操舵機と船体とを一体化したものとし、操舵機の時定数(船体の時定数に比較して十分に小さい)やオンオフ制御の非線形性などの不確定特性を時定数の大きい船体特性に吸収させて、舵速度や許容舵角などの確定要素を残存させる。そして、船体モデルとしては、以下の式を採用することとする(図3参照)。
1.1 Hull Model In this embodiment, the hull model is a combination of a steering machine and a hull, and the time constant of the steering machine (which is sufficiently smaller than the time constant of the hull) and the nonlinearity of the on / off control. Such as the rudder speed and the allowable rudder angle, and the deterministic factors such as the rudder speed are allowed to remain. The following formula is adopted as the hull model (see FIG. 3).

Figure 0004917272
Figure 0004917272

ここで、Pは船体モデルの伝達関数、ψ(s)は船首方位、Ks、Ts、T3sは、同定するべき船体パラメータで、それぞれ旋回力ゲイン[1/s/deg]、二つの時定数[s]をそれぞれ示し、Ts>T3sである。また、(・)sは船体値を意味する。 Here, P is the transfer function of the hull model, ψ (s) is the heading, K s , T s , and T 3s are the hull parameters to be identified, respectively, turning force gain [1 / s / deg], two Each time constant [s] is shown, and T s > T 3 s . (・) S means hull value.

従来の1次モデルの伝達関数K/(T+1)に比較して(2)式に示す分子に時定数T3Sを加えた伝達関数を船体モデルに採用することによって、パラメータの数は増加するものの変針時のオーバシュートを防ぐことができるようになる。
The number of parameters increases by adopting a transfer function in which the time constant T 3S is added to the numerator shown in Equation (2) compared to the transfer function K / (T s +1) of the conventional primary model in the hull model. However, it is possible to prevent overshoot when changing the course.

任意には、以上の船体モデルを採用する以外に、次の伝達関数を採用することも可能である。   Optionally, in addition to the above hull model, the following transfer function may be employed.

Figure 0004917272
しかしながら、Ts》T2sとすることができるので、(2)式とすることでも十分である。
Figure 0004917272
However, since T s >> T 2 s , the expression (2) is sufficient.

1.2 外乱モデル
外乱は、直流成分のものと交流成分のものとに分ける。直流成分の外乱は外乱モデルとして扱い、交流成分の外乱はそのまま未知のものとする。外乱モデルは、船体と風との相対速度
1.2 Disturbance model Disturbance is divided into a DC component and an AC component. The DC component disturbance is treated as a disturbance model, and the AC component disturbance is unknown as it is. The disturbance model is the relative velocity between the hull and the wind.

Figure 0004917272
によって発生する船体の方位軸まわりのモーメントを舵角オフセットに換算した関数δoffset=f(ベクトルVR)で定める。相対速度ベクトルの絶対値の時間変化が微小とすれば、相対速度ベクトルは方位の関数ベクトルVR=g(ψ)として扱える。このことから舵角オフセットを、
Figure 0004917272
Is determined by a function δ offset = f (vector V R ) obtained by converting the moment around the azimuth axis of the hull into the rudder angle offset. If the time change of the absolute value of the relative velocity vector is very small, the relative velocity vector can be handled as an azimuth function vector V R = g (ψ). From this, rudder angle offset,

Figure 0004917272
と近似する。ここで、δoffsetは外乱モデルの舵角成分を、
Figure 0004917272
は変針前または保針時の舵角オフセットを、cδは変針後の舵角オフセット係数を示す。(3)式の関係を図4に示す。ψは方位変化なので変針前は零であるので、(3)式の第1項のδ0は、変針前の舵角オフセットとして設定する。(3)式の第2項のcδψは変針後の方位変化に関係する舵角オフセット変化に対応する項となる。この第2項をψに比例する項とすることによって、手動操船及び自動操船のいずれの場合においても、同様のモデルを用いることができる、という利点を持つ。
Figure 0004917272
And approximate. Where δ offset is the steering angle component of the disturbance model,
Figure 0004917272
Indicates the steering angle offset before or at the time of changing the needle, and c δ indicates the steering angle offset coefficient after the change. The relationship of equation (3) is shown in FIG. Since ψ is an azimuth change and is zero before the change, δ 0 in the first term of equation (3) is set as a steering angle offset before the change. The c δ ψ in the second term of the equation (3) is a term corresponding to the change in the steering angle offset related to the azimuth change after the course change. By making the second term a term proportional to ψ, there is an advantage that the same model can be used in both cases of manual boat maneuvering and automatic boat maneuvering.

1.3 船体運動
船体運動の初期値は(2)式より直接取得できる方位と取得できない旋回角速度とがある。角速度の初期値応答は、
1.3 Hull motion The initial value of the hull motion includes a bearing that can be directly acquired from equation (2) and a turning angular velocity that cannot be acquired. The initial value response of angular velocity is

Figure 0004917272
になり、方位変化は、
Figure 0004917272
Azimuth change,

Figure 0004917272
になり、方位定常値は(1−T3s/Ts)r0sである。仮にr0=0.01[deg/s]、Ts=100[s]、T3s=10[s]とすると、方位定常値は1度程度となり、10度の変針の場合には方位応答の10%となるから、角速度初期値を考慮しないと、方位変化が同定誤差の原因になる。しかしながら、角速度初期値は直接取得することはできないから、微分とローパスフィルタとを用いた擬似微分や対象モデルを用いた推定器による取得方法が考えられるが、擬似微分は外乱抑制のためのフィルタ時定数による時間遅れが問題となり、推定器は船体値とノミナル値とのパラメータ誤差による推定誤差が問題になる。よって、本発明では、角速度初期値を同定パラメータとして同定モデルに含ませることにより、同定誤差を防止する。
Figure 0004917272
And the steady azimuth value is (1−T 3s / T s ) r 0 T s . If r 0 = 0.01 [deg / s], T s = 100 [s], and T 3s = 10 [s], the steady azimuth value is about 1 degree, and the azimuth response in the case of a 10 degree change Therefore, if the initial value of the angular velocity is not taken into account, the change in orientation causes an identification error. However, since the initial angular velocity cannot be obtained directly, pseudo-differentiation using differentiation and a low-pass filter or an estimation method using the target model can be considered, but pseudo-differentiation is used when filtering for disturbance suppression. A time delay due to a constant becomes a problem, and the estimator has a problem of an estimation error due to a parameter error between a hull value and a nominal value. Therefore, in the present invention, the identification error is prevented by including the initial value of the angular velocity as the identification parameter in the identification model.

任意には、船体モデルとして(2’)式を採用する場合には、角加速度の初期値を同定パラメータとして同定モデルに含ませることもでき、より正確に船体運動の初期値を組み込むことができるようになる。但し、実用的には、角速度初期値のみとすることで十分である。   Optionally, when the equation (2 ′) is adopted as the hull model, the initial value of the angular acceleration can be included in the identification model as an identification parameter, and the initial value of the hull motion can be incorporated more accurately. It becomes like this. However, practically, only the initial angular velocity is sufficient.

1.4 同定モデル
以上の船体モデル、舵角オフセット及び角速度初期値から図5に示す同定モデルを構成する。舵角オフセットに関しては、命令舵角に追加される。尚、δ/sとするのは、一定値の入力とするためである。
同定モデルの伝達関数は、
1.4 Identification Model The identification model shown in Fig. 5 is constructed from the above hull model, rudder angle offset and angular velocity initial value. The steering angle offset is added to the command steering angle. The reason why δ 0 / s is used is to input a constant value.
The transfer function of the identification model is

Figure 0004917272
になる。ここで、添字(・)mは、モデル値を意味する。よって、同定モデルは3次系となり、同定パラメータはx1m、x2m、x3m、δom、cδm、r0mの6個となる。
Figure 0004917272
become. Here, the subscript (•) m means a model value. Therefore, the identification model is a tertiary system, and the identification parameters are six of x 1m , x 2m , x 3m , δ om , c δm , and r 0m .

2. 入力データと出力データ
本発明では、同定演算を手動操船と自動操船の両方において、それぞれの変針応答から行う。
2. Input Data and Output Data In the present invention, the identification calculation is performed from the respective course change responses in both manual and automatic boat maneuvers.

2.1 手動操船
手動操船においては、図6に示すように、操船者による命令舵角δcを同定演算部32の入力データとし、船首方位ψを同定演算部32の出力データとする。
簡単のため船体モデルのみを考慮すると、同定誤差γhは、(1)式及び(2)式を用いて制御対象の船首方位とモデル船首方位との差となり、
2.1 Manual Maneuvering In manual maneuvering, as shown in FIG. 6, the command steering angle δ c by the operator is used as input data for the identification calculation unit 32, and the heading ψ is used as output data for the identification calculation unit 32.
Considering only the hull model for simplicity, the identification error γ h is the difference between the heading of the controlled object and the model heading using Equations (1) and (2).

Figure 0004917272
になる。
Figure 0004917272
become.

上式よりP−Pm=0、即ちγh=0となるパラメータ条件を求めると、x1m=x1、x2m=x2、x3m=x3、T3m=T3を得る。 When the parameter conditions for P−P m = 0, that is, γ h = 0 are obtained from the above equation, x 1m = x 1 , x 2m = x 2 , x 3m = x 3 , and T 3m = T 3 are obtained.

2.2 自動操船
自動操船では、同定演算部32に供給する入力データ及び出力データの収集方式として、特許文献1における同定演算部のように(図13参照)、参照針路ψRを入力データとし、偏差eを出力データとする閉ループで同定する間接方式と、命令舵角δcを入力データとし、船首方位ψを出力データとする開ループで同定する直接方式とが考えられる。間接方式では、ψRからeまでの伝達関数の次数+同定モデルの次数になり、加えて、フィードバック制御器に含まれる推定器の初期値も考慮すると、次数が高次になり計算量も増加し、処理も煩雑になるのに対して、直接方式では同定系の次数が同定モデルの次数であり、且つ手動操船の場合と構成が同じになるために、構成が共通化・簡素化できる、という利点がある。よって、本実施形態では、直接方式で行い、命令舵角δcを入力データとし、船首方位ψを出力データとする。
2.2 Automatic Maneuvering In automatic maneuvering, as a method of collecting input data and output data supplied to the identification calculation unit 32, as in the identification calculation unit in Patent Document 1 (see FIG. 13), the reference course ψ R is used as input data. , an indirect method for identifying in a closed loop to output data deviation e, as input data the command steering angle [delta] c, is considered a direct method to identify an open loop to output data heading [psi. In the indirect method, it becomes the order of the transfer function from ψ R to e + the order of the identification model. In addition, considering the initial value of the estimator included in the feedback controller, the order becomes higher and the amount of calculation increases. However, while the processing is complicated, in the direct method, the order of the identification system is the order of the identification model, and the configuration is the same as in the case of manual boat maneuvering, so the configuration can be shared and simplified. There is an advantage. Therefore, in the present embodiment, the direct method is used, the command steering angle δ c is used as input data, and the heading ψ is used as output data.

3. 評価関数及び同定範囲
3.1 評価関数
パラメータ調節部48には、上述のごとく図2に示すように、命令舵角δcを入力データとし、船首方位ψを出力データとして蓄積されたデータに対して、同定モデル44のモデル出力データと、実プロセスの出力データとの差異となる、減算器46による同定誤差γが順次入力される。パラメータ調節部48では、同定誤差γをスカラー量に変換した評価関数Jを求め、該評価関数Jを最小にするパラメータを調整する。評価関数Jとして、同定誤差γの二乗和とし、
3. Evaluation Function and Identification Range 3.1 Evaluation Function As shown in FIG. 2, the parameter adjustment unit 48 uses the command steering angle δ c as input data and the heading azimuth ψ as output data, as shown in FIG. Thus, the identification error γ by the subtractor 46 that is the difference between the model output data of the identification model 44 and the output data of the actual process is sequentially input. The parameter adjustment unit 48 obtains an evaluation function J obtained by converting the identification error γ into a scalar quantity, and adjusts a parameter that minimizes the evaluation function J. The evaluation function J is the sum of squares of the identification error γ,

Figure 0004917272
と定義することができる。ここでnは同定の時間範囲内にある同定データ数を表す。勿論、二乗和とする他に、同定誤差の絶対値の和とすることもでき、または適宜重み付け係数をかけることもでき、任意の評価関数を採用することができる。
Figure 0004917272
Can be defined as Here, n represents the number of identification data in the identification time range. Of course, in addition to the sum of squares, the sum of absolute values of identification errors can be used, or a weighting coefficient can be appropriately applied, and an arbitrary evaluation function can be adopted.

モデルの出力はパラメータに依存するので、評価関数Jは非線形関数となる。よって、パラメータ調節部48では、多変数関数である評価関数Jを最小化するモデルのパラメータを求める。かかる演算は、公知の任意の手段、例えば、SQP(逐次型二次計画法sequential quadratic programming algorithm)のアルゴリズムを用いて行うことができ、評価関数の極小解を求め、該極小解となる同定パラメータ値を同定パラメータとする。   Since the output of the model depends on the parameters, the evaluation function J is a nonlinear function. Therefore, the parameter adjustment unit 48 obtains parameters of the model that minimizes the evaluation function J that is a multivariable function. Such calculation can be performed using any known means, for example, an SQP (sequential quadratic programming algorithm) algorithm, finds a minimal solution of the evaluation function, and identifies parameters that become the minimal solution The value is used as an identification parameter.

SQPを用いる場合には、パラメータ探索範囲を限定することができるために、後述の領域探索において便利である。   When SQP is used, the parameter search range can be limited, which is convenient for area search described later.

3.2 手動操船時の同定の時間範囲
1回の同定演算に用いるデータ抽出の時間範囲は、図7に示すように、変針前静定時間と変針中と変針後静定時間とからなる。
3.2 Time range for identification during manual boat maneuvering As shown in FIG. 7, the time range for data extraction used for one identification operation consists of a settling time before changing the needle, a settling time before changing the needle, and a settling time after changing the needle.

同定を開始するための条件として、次の条件を設定することができる。
(1) 船速が設定上限値と設定下限値の範囲内にあること
(2) 方位変化が設定最大値と設定最小値の範囲内にあること
(3) 舵角が、変針前にその振幅が設定振幅最大値(例えば3度)を超えず、変針時の舵角が設定振幅最小値(例えば4度)を超えていること。
(4) 変針前後の静定時間がそれぞれの設定値を満足していること(例えば、変針前60秒、変針後180秒)
変針前静定時間は、δ0mとr0mとの捕捉のために設定するものであり、これらを適正に同定するのに必要な適当な時間とすることができる。
The following conditions can be set as conditions for starting the identification.
(1) The ship speed is within the range between the set upper limit value and the set lower limit value. (2) The direction change is within the range between the set maximum value and the set minimum value. (3) The rudder angle has its amplitude before the course is changed. Does not exceed the set amplitude maximum value (for example, 3 degrees), and the steering angle at the time of changing the needle exceeds the set amplitude minimum value (for example, 4 degrees).
(4) The settling time before and after the change of needle satisfies each set value (for example, 60 seconds before the change and 180 seconds after the change)
The pre-change-time settling time is set for capturing δ 0m and r 0m, and can be set to an appropriate time necessary to properly identify them.

一方、変針後静定時間は船体パラメータ誤差に影響するので、手動操船時において、同定データ数が一定で船体パラメータ誤差が小さくなるような静定時間を設定する必要がある。以下、この静定時間について説明する。   On the other hand, since the settling time after changing the needle affects the hull parameter error, it is necessary to set the settling time so that the number of identification data is constant and the hull parameter error is small when manually maneuvering. Hereinafter, this settling time will be described.

同定演算は、(4)式の同定パラメータに対する偏微係数を零にする停留点を求めることであるから、

Figure 0004917272
となる。ここで、xim(i=1〜3)は簡単化のために船体モデルの船体パラメータのみを考える。同定モデル44が制御対象18と一致するものとして、上式の∂ψm/∂ximを制御対象の∂ψ/∂xiと置き換えて考える。そのため、図8に示すようなδの時系列データを入力データとする手動操船における変針の応答を考える。図8において、δは操舵量[deg]を、twは入力時間[s]を示す。δcに対するψの時間応答解と偏微係数とは、t<twにおいて、 Since the identification calculation is to obtain a stationary point at which the partial coefficient for the identification parameter of the equation (4) is zero,
Figure 0004917272
It becomes. Here, xim (i = 1 to 3) considers only the hull parameters of the hull model for simplification. As an identification model 44 matches the control target 18, consider replacing ∂ψ m / ∂x im the above equation ∂ψ / ∂x i of the controlled object. Therefore, consider the response of veering in the manual maneuvering of the input data time series data, such [delta] c as shown in FIG. In FIG. 8, [delta] w is the steering amount [deg], t w denotes an input time [s]. The time response solution and the partial coefficient of ψ with respect to δ c are t <t w

Figure 0004917272
になる。ここで、c3=1−T3s/Tsである。同様に、t≧twにおいて、
Figure 0004917272
become. Here, c 3 = 1−T 3s / T s . Similarly, at t ≧ t w

Figure 0004917272
Figure 0004917272

になる。静定時間を調べるために、t≧twでの各偏微係数において、定常値を求めると、ψ(t→∞)=δwsw、∂ψ/∂Ks(t→∞)=δww、∂ψ/∂Ts(t→∞)=0、∂ψ/∂T3s(t→∞)=0になる。∂ψ/∂Tsのピーク値は、その時間微分関数を零とする時間tpで与えられる。即ち、 become. In order to investigate the settling time, when the steady-state value is obtained for each partial coefficient at t ≧ t w , ψ (t → ∞) = δ w K s t w , ∂ψ / ∂K s (t → ∞ ) = δ w t w, ∂ψ / ∂T s (t → ∞) = 0, become ∂ψ / ∂T 3s (t → ∞ ) = 0. The peak value of ∂ψ / ∂T s is given by a time t p whose time differential function is zero. That is,

Figure 0004917272
Figure 0004917272

になる。ここで、eε≒1+ε+(1/2)ε2を用いている。 become. Here, e ε ≈1 + ε + (1/2) ε 2 is used.

静定時間の範囲は偏微係数のピーク値を含んだ方が分解能が得られ、停留点での精度が向上すると考えられる。そこで、各偏微係数をそれぞれの定常値またはピーク値で割った値、つまり正規化した値の和   The range of the settling time is considered to include the peak value of the deviating coefficient, so that the resolution can be obtained and the accuracy at the stopping point can be improved. Therefore, the value obtained by dividing each partial coefficient by the respective steady value or peak value, that is, the sum of the normalized values.

Figure 0004917272
Figure 0004917272

を求める。ここで、cK=δww、cT=∂ψ/∂Ts|t=tp、cT3=∂ψ/∂T3s|t=tw、である。 Ask for. Here, c K = δ w t w , c T = ∂ψ / ∂T s | t = tp, c T3 = ∂ψ / ∂T 3s | t = tw, is.

s=0.05、Ts=40、T3s=4とした数値例の場合の正規化した偏微係数の時間応答を図9に示す。同図によりNSは、∂ψ/∂Tsのピーク付近で最大値となり、その後、減衰して1に漸近する。静定時間はNSのピークを含んだTs以上、例えば、2Ts〜3Tsが良いと考えられる。 FIG. 9 shows the normalized time response of the partial coefficient in the case of the numerical example with K s = 0.05, T s = 40, and T 3s = 4. NS by the figure, the maximum value near the peak of the ∂ψ / ∂T s, then gradually approaches 1 attenuated. The settling time T s or more containing the peak of NS, for example, 2T s ~3T s is considered good.

同定範囲とする静定時間に対する同定計算の結果を図10に示す。図10は船体パラメータ誤差(図10の上段)及び制御ゲインの誤差(図10の下段)のそれぞれ同定範囲とする静定時間との関係を表すグラフである。同定データ数(100点)は一定としているので、静定時間が長くなる程、データ間隔が増すことになる。   The result of the identification calculation for the settling time as the identification range is shown in FIG. FIG. 10 is a graph showing the relationship between the hull parameter error (upper part of FIG. 10) and the control gain error (lower part of FIG. 10) as the identification range. Since the number of identification data (100 points) is constant, the data interval increases as the settling time increases.

ここで、船体パラメータを集約した指標である制御ゲインとして、微分ゲインKDnと、2次標準系の固有周波数ωnとを用いており、KDn及びωnは、以下の式で定義される。 Here, the differential gain K Dn and the natural frequency ω n of the secondary standard system are used as the control gain, which is an index that summarizes the hull parameters, and K Dn and ω n are defined by the following equations. .

Figure 0004917272
Figure 0004917272

上式において比例ゲインKp=1、ζn=0.9を用いる。図10中、KDm、ωmは同定値を、KDs、ωsは船体値を表している。図10の上段からパラメータ誤差に関しては、静定時間が1.5Ts〜3Tsのときにパラメータ誤差が小さくなり、図10の下段から制御ゲイン誤差は静定時間が3Tsの前後のときに小さくなることがわかる。 In the above equation, proportional gain K p = 1 and ζ n = 0.9 are used. In FIG. 10, K Dm and ω m represent identification values, and K Ds and ω s represent hull values. Figure respect to parameter errors from the top of 10, parameter errors when settling time is 1.5T s ~3T s is reduced, when between the control gain error settling the lower part of FIG. 10 is a front and rear 3T s It turns out that it becomes small.

以上のことから、変針後の同定範囲の静定時間として3Ts程度を選ぶとよいことが分かる。実際には、手動操船の場合、変針中の時間範囲が不確定であることが多いので、変針開始前の所定時間と変針開始後の所定時間(上記3Tsを目安に設定される)の合計を同定の時間範囲とする。 From the above, it can be seen that it is better to select about 3T s as the settling time of the identification range after changing the needle. Actually, in the case of manual boat maneuvering, the time range during the course change is often indeterminate, so the sum of the predetermined time before the start of the course change and the predetermined time after the start of the course change (set above 3T s as a guide) Is the identification time range.

3.3 自動操船時の同定の時間範囲
自動操船時についても、同定を開始するための条件を手動操船時と同様に設定する。また、同定の時間範囲は変針前静定時間、変針中及び変針後静定時間とからなる。変針前は手動操船と同様に設定することができる。変針中は変針のための命令舵角入力時であり、入力の大きさと時間とにより変針量が決まる。
3.3 Identification time range during automatic maneuvering For automatic maneuvering, the conditions for starting identification are set in the same way as during manual maneuvering. Further, the identification time range includes a settling time before changing the needle, a settling time during changing and after the changing of the needle. It can be set in the same way as manual maneuvering before the change of course. During the course change, it is time to input a command rudder angle for the course change, and the amount of course change is determined by the magnitude and time of the input.

変針後静定時間は、手動操船時と異なり閉ループ特性をもち、閉ループの代表根の特性は(5)、(6)式で表される。代表根の減衰係数は設計値ζn=0.9と異なるが、悪くても0.3程度が確保できる。そのため、変針後、代表根の固有周波数の周期で0.3×0.3≒0.1程度の振幅減衰が得られる。よって静定時間は代表根である操舵系の固有周期の1倍程度を確保すれば、その応答特性を把握できると考える。 The settling time after the course change has a closed loop characteristic, unlike the case of manual boat maneuvering, and the characteristic of the representative root of the closed loop is expressed by equations (5) and (6). The attenuation coefficient of the representative root is different from the design value ζ n = 0.9, but about 0.3 can be secured at worst. Therefore, after the change of needle, an amplitude attenuation of about 0.3 × 0.3≈0.1 is obtained in the period of the natural frequency of the representative root. Therefore, it is considered that the response characteristic can be grasped if the settling time is secured about one time as long as the natural period of the steering system which is the representative root.

同定演算部32は以上の原理に従って構成され、まず、入力データである命令舵角δc、及び出力データである船首方位ψが時系列的に順次、入力データ記憶部40及び出力データ記憶部42に格納される。 The identification calculation unit 32 is configured according to the above principle. First, the command steering angle δ c as input data and the heading azimuth ψ as output data are sequentially input in time series, and the input data storage unit 40 and the output data storage unit 42. Stored in

また、手動操船か自動操船かを示す操舵モード信号がデータ抽出部43に入力される。データ抽出部43において手動操船であり同定開始条件を満足すると判定された場合には、設定された変針前の所定の静定時間及び3Ts程度の変針後の所定の静定時間の間のデータがそれぞれ入力データ記憶部40及び出力データ記憶部42から抽出される。 In addition, a steering mode signal indicating whether the vessel is operated manually or automatically is input to the data extraction unit 43. When the data extraction unit 43 is determined to satisfy the manual maneuvering and is identified starting condition is set between the veering previous predetermined settling and 3T s approximately predetermined settling period of the data after veering Are extracted from the input data storage unit 40 and the output data storage unit 42, respectively.

また、自動操船であり同定開始条件を満足すると判定された場合には、設定された変針前静定時間、変針中、及び操舵周期程度の変針後静定時間の間のデータがそれぞれ入力データ記憶部40及び出力データ記憶部42から抽出される。   In addition, when it is determined that the ship is an automatic ship maneuver and satisfies the identification start condition, the data during the set pre-change-time settling time, during the change-over time, and the settling time after the change-of-steering time about the steering cycle are stored as input data, respectively. Extracted from the unit 40 and the output data storage unit 42.

抽出された入力データは、同定モデル44において演算されて、モデル船首方位ψが出力されて、減算器46で実際の船首方位ψとの差である同定誤差γが求められ、該同定誤差γがパラメータ調節部48で評価されパラメータの調節がなされる。パラメータ調節部48は、同定モデル44で用いる同定パラメータを変化させて同定誤差γから(4)式で表される評価関数を求め、該評価関数を最小とする同定パラメータを決定する。 The extracted input data is calculated in the identification model 44 and the model heading ψ m is output, and the subtractor 46 obtains an identification error γ that is a difference from the actual heading ψ, and the identification error γ Are evaluated by the parameter adjusting unit 48 and the parameters are adjusted. The parameter adjustment unit 48 changes the identification parameter used in the identification model 44 to obtain the evaluation function represented by the equation (4) from the identification error γ, and determines the identification parameter that minimizes the evaluation function.

パラメータ調節部48の詳細構成ブロック図を図11に示す。パラメータ調節部48は、安定船領域同定探索部50、不安定船領域同定探索部52、第1判別部54、第2判別部56及び船体ノミナル値記憶部58を備える。   A detailed block diagram of the parameter adjustment unit 48 is shown in FIG. The parameter adjustment unit 48 includes a stable ship region identification search unit 50, an unstable ship region identification search unit 52, a first determination unit 54, a second determination unit 56, and a hull nominal value storage unit 58.

安定船とは、x1>0、x2>0及びx3>0を満足する船であり、不安定船とは、x1<0、x2>0及びx3<0を満足する船であり、いずれかの条件を満足する船しか存在し得ない。評価関数を最小とする同定パラメータが必ず安定船か不安定船のいずれかの範囲に属するように、それぞれ安定船領域同定探索部50、不安定船領域同定探索部52は、それぞれの満足するべき条件の範囲内で同定パラメータの探索を行なうべく、同定モデル44の同定パラメータの範囲を変化させる。 A stable ship is a ship satisfying x 1 > 0, x 2 > 0 and x 3 > 0, and an unstable ship is a ship satisfying x 1 <0, x 2 > 0 and x 3 <0. Only ships that satisfy either condition can exist. The stable ship region identification search unit 50 and the unstable ship region identification search unit 52 should satisfy each of them so that the identification parameter that minimizes the evaluation function always belongs to either the stable ship or the unstable ship range. In order to search for the identification parameter within the range of conditions, the range of the identification parameter of the identification model 44 is changed.

安定船領域同定探索部50及び不安定船領域同定探索部52のそれぞれで決定された最小の評価関数Js、Juは、第1判別部54において、いずれの評価関数が小さいか(または大きくないか)が判定される。 The minimum evaluation functions J s and J u determined by the stable ship region identification search unit 50 and the unstable ship region identification search unit 52 are which evaluation functions are smaller (or larger) in the first discrimination unit 54. Is determined).

Figure 0004917272
Figure 0004917272

そして、より小さい評価関数を導き出す同定パラメータが決定される。
さらに、第2判別部56では、第1判別部54で決定された同定パラメータのうちの船体パラメータに対応する同定パラメータ値と、現在のノミナルの船体パラメータであり船体ノミナル値記憶部58に記憶されているノミナル値との比較を行なう。この比較は船体モデルを用いて行なう。第1判別部54で決定された船体パラメータの同定パラメータ値をx1m、x2m、x3mとし、ノミナル値をx1n、x2n、x3nとすると、それぞれの値を採用した船体モデルを用いて、それぞれ入力データである命令舵角に対するモデル船首方位を求め、評価関数Jm、Jnを求める。即ち、
Then, an identification parameter for deriving a smaller evaluation function is determined.
Further, in the second determination unit 56, the identification parameter value corresponding to the hull parameter among the identification parameters determined by the first determination unit 54 and the current nominal hull parameter are stored in the hull nominal value storage unit 58. Compare with the nominal value. This comparison is made using a hull model. If the identification parameter values of the hull parameters determined by the first discriminating unit 54 are x 1m , x 2m , x 3m and the nominal values are x 1n , x 2n , x 3n , the hull model adopting each value is used. Thus, the model heading with respect to the command rudder angle, which is input data, is obtained, and the evaluation functions J m and J n are obtained. That is,

Figure 0004917272
Figure 0004917272

そして、いずれの評価関数Jm、Jnが小さいか(または大きくないか)が判定される。 Then, it is determined which of the evaluation functions J m and J n is small (or not large).

Figure 0004917272
Figure 0004917272

mの方が小さい場合には、第1判別部54で決定された同定パラメータをノミナル値に更新して、船体ノミナル値記憶部58に記憶すると共に、出力する。一方、Jnの方が小さい場合には、更新は行なわず、現在のノミナル値をそのまま出力する。同じ場合はいずれかの値を採用する。 When J m is smaller, the identification parameter determined by the first determination unit 54 is updated to a nominal value, stored in the hull nominal value storage unit 58 and output. On the other hand, when J n is smaller, the current nominal value is output as it is without updating. If they are the same, either value is adopted.

こうして、同定して得られた同定パラメータ値が現在のノミナル値よりも悪いと考えられる場合には、その同定パラメータ値を採用しないようにして、船体パラメータを常に良好な値に維持することができる。   Thus, when the identification parameter value obtained by identification is considered to be worse than the current nominal value, the identification parameter value is not adopted, and the hull parameter can always be maintained at a good value. .

4.検証結果
以上の同定モデルによる同定の効果をシミュレーションによって検証する。制御対象は実船の特性に近いと考えられる流体力学モデルを用いる(但し、船体パラメータに相当する値は不明である)。同定パラメータの探索範囲は、船体パラメータ(x1、x2、x3)において安定船と不安定船に分け、外乱と運動量初期値(δ0、cδ、r0)を含み、以下の表の範囲とする。
4). Verification result The verification effect of the above identification model is verified by simulation. The control target uses a hydrodynamic model that is considered to be close to the characteristics of an actual ship (however, the value corresponding to the hull parameter is unknown). The search range of the identification parameter is divided into a stable ship and an unstable ship in the hull parameters (x 1 , x 2 , x 3 ), and includes disturbances and initial momentum values (δ 0 , c δ , r 0 ). The range.

Figure 0004917272
Figure 0004917272

安定船領域同定探索部50及び不安定船領域同定探索部52のそれぞれで、対応する探索範囲での評価関数が小さい方の船体パラメータを第1判別部54で求め、それを船体ノミナル値とした。尚、第2判別部56による判定はここでは行なっていない。
静定時間は3Ts≒180[s]とした。同定計算にはSQPを利用した。
In each of the stable ship region identification search unit 50 and the unstable ship region identification search unit 52, the hull parameter having the smaller evaluation function in the corresponding search range is obtained by the first discrimination unit 54, and this is used as the hull nominal value. . Note that the determination by the second determination unit 56 is not performed here.
The settling time was set to 3T s ≈ 180 [s]. SQP was used for the identification calculation.

シミュレーション結果を図12に示す。制御対象を不安定船相当に、船体ノミナル値の初期値を安定船相当に設定して、±10度の変針を実施した。   The simulation result is shown in FIG. The control target was set to be equivalent to an unstable ship, the initial value of the hull nominal value was set to be equivalent to a stable ship, and a ± 10 degree change was made.

1回目の変針ではパラメータ誤差のためオーバシュートを生じているのに対して、この変針データを用いて同定しノミナル値を更新した(第1回同定)ところ、2回目の変針では、オーバシュートは生じず良好な変針特性になった。2回目の変針データを用いた第2回目の同定の変動を制御ゲインで見ると、KD、ωn共に10%程度に収まっていた。よって1回の変針で良好な同定が行なえることがわかった。 In the first change of needle, an overshoot occurs due to a parameter error. However, this change data was used to identify and update the nominal value (first identification). It did not occur and the needle change characteristics were good. When the fluctuation of the second identification using the second needle change data is viewed in terms of the control gain, both K D and ω n are within about 10%. Therefore, it was found that good identification can be performed with one change of needle.

本発明の船舶用自動操舵装置を含む全体のシステムを表すブロック図である。It is a block diagram showing the whole system containing the automatic steering device for ships of this invention. 図1の同定演算部の構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the structure of the identification calculating part of FIG. 制御対象の構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the structure of a control object. 外乱モデルの舵角オフセットと船首方位との変針前と変針後の関係を表すグラフである。It is a graph showing the relationship before and after a course change of a steering angle offset of a disturbance model, and a heading. 同定モデルの構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the structure of an identification model. 手動操船における同定演算部の構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the structure of the identification calculating part in manual boat maneuvering. 手動操船における同定の時間範囲と命令舵角、船首方位、速度との関係を表す図である。It is a figure showing the relationship between the time range of the identification in manual boat maneuvering, a command rudder angle, a heading, and speed. 同定時間の解析のための手動変針の応答例を表すグラフである。It is a graph showing the example of a response of the manual needle change for the analysis of identification time. 評価関数の同定パラメータに対する偏微係数を正規化したもの及びその正規化値の和の時間変化を表すグラフである。It is the graph showing the time change of what normalized the partial coefficient with respect to the identification parameter of an evaluation function, and the sum of the normalized value. パラメータ誤差及び制御ゲインの誤差のそれぞれ静定時間との関係を表すグラフである。It is a graph showing the relationship between the parameter error and the control gain error with the settling time. パラメータ調節部の詳細構成ブロック図である。It is a detailed block diagram of a parameter adjustment unit. シミュレーションによる検証結果を表す図である。It is a figure showing the verification result by simulation. 従来の同定演算部のブロック図である。It is a block diagram of the conventional identification calculating part.

符号の説明Explanation of symbols

12 自動操舵装置
32 同定演算部
40 入力データ記憶部
42 出力データ記憶部
44 同定モデル
46 減算器
48 パラメータ調節部
50 安定船領域同定探索部
52 不安定船領域同定探索部
54 第1判別部
56 第2判別部
12 automatic steering device 32 identification calculation unit 40 input data storage unit 42 output data storage unit 44 identification model 46 subtractor 48 parameter adjustment unit 50 stable ship region identification search unit 52 unstable ship region identification search unit 54 first determination unit 56 2 discriminator

Claims (14)

設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルを含み、該船体モデルの伝達関数は、
Figure 0004917272
で表されることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model, and the transfer function of the hull model is:
Figure 0004917272
A marine vessel automatic steering device characterized by the following:
設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと外乱モデルとを含み、外乱モデルは、舵角オフセットとして、変針前または保針時の舵角オフセットδ0を組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に変針前または保針時の舵角オフセットδ0を同定するべきパラメータとすることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model and a disturbance model, and the disturbance model incorporates a steering angle offset δ 0 before the course change or at the time of holding as the steering angle offset, and the identification calculation unit includes the hull parameter A marine vessel automatic steering apparatus characterized in that a steering angle offset δ 0 before changing the course or at the time of holding is used as a parameter to be identified.
設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと外乱モデルとを含み、外乱モデルは、舵角オフセットとして、cδψ(ψ:船首方位)を組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に舵角オフセット係数cδを同定するべきパラメータとすることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model includes a hull model and a disturbance model, and the disturbance model incorporates c δ ψ (ψ: heading) as a rudder angle offset, and the identification calculation unit includes a rudder angle together with the hull parameters. An automatic steering apparatus for a ship, wherein the offset coefficient c δ is a parameter to be identified.
設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記同定モデルは船体モデルと変針時における船体運動の初期値とを組み入れており、同定演算部は、前記船体パラメータと共に船体運動の初期値を同定するべきパラメータとすることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
The identification model incorporates a hull model and an initial value of the hull motion at the time of changing the needle, and the identification calculation unit sets the initial value of the hull motion together with the hull parameter as a parameter to be identified. Automatic steering device for ships.
前記船体運動の初期値は、船体の旋回角速度の初期値であることを特徴とする請求項4記載の船舶用自動操舵装置。   5. The ship automatic steering apparatus according to claim 4, wherein the initial value of the hull motion is an initial value of a turning angular velocity of the hull. 前記入力データとして命令舵角、前記出力データとして船首方位とすることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1項に記載の船舶用自動操舵装置。   The automatic steering apparatus for a ship according to any one of claims 1 to 5, wherein a command steering angle is used as the input data, and a heading is used as the output data. 設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、前記入力データは命令舵角、前記出力データは船首方位とすることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a hull parameter from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
And the input data is a command steering angle, and the output data is a heading.
前記パラメータ調節部は、モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を最小化する同定パラメータ値を同定パラメータに決定し、その中で対応する同定パラメータに船体パラメータを調節することを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1項に記載の船舶用自動操舵装置。   The parameter adjustment unit determines an identification parameter value that minimizes an evaluation function, which is a scalar value that is a function of a difference between model output data and output data, and adjusts a hull parameter to the corresponding identification parameter therein. The automatic steering device for a ship according to any one of claims 1 to 7, characterized in that: 前記パラメータ調節部は、同定パラメータを多変数とする評価関数の極小解を求め、該極小解となる同定パラメータ値を同定パラメータとすることを特徴とする請求項8記載の船舶用自動操舵装置。   The marine vessel automatic steering apparatus according to claim 8, wherein the parameter adjustment unit obtains a minimum solution of an evaluation function having multiple identification parameters, and uses an identification parameter value that becomes the minimum solution as an identification parameter. 前記パラメータ調節部は、船体モデルにおける船体パラメータの範囲に応じた安定船領域と不安定船領域とで評価関数をそれぞれ最小化する同定パラメータを探索する安定船領域同定探索部と不安定船領域同定探索部とをそれぞれ備えることを特徴とする請求項8または9記載の船舶用自動操舵装置。   The parameter adjustment unit searches for an identification parameter that minimizes an evaluation function in a stable ship region and an unstable ship region according to a range of a hull parameter in a hull model, and a stable ship region identification search unit and an unstable ship region identification. The marine vessel automatic steering apparatus according to claim 8 or 9, further comprising a search unit. 前記パラメータ調節部は、SQPのアルゴリズムにより評価関数を最小化する同定パラメータを求めることを特徴とする請求項8ないし10のいずれか1項に記載の船舶用自動操舵装置。   The marine vessel automatic steering apparatus according to any one of claims 8 to 10, wherein the parameter adjusting unit obtains an identification parameter that minimizes an evaluation function by an SQP algorithm. 設定針路と船首方位に基づいて船体パラメータを用いて命令舵角を出力する船舶用自動操舵装置において、
船体パラメータを同定する同定演算部を備え、該同定演算部は、
入力データと出力データとが供給されてそれぞれのデータを蓄積する記憶部と、
蓄積された入力データからモデル出力データを出力する同定モデルと、
該同定モデルからのモデル出力データと前記出力データとの比較結果から複数の船体パラメータを調節するパラメータ調節部と、
を備え、
前記同定モデルは船体モデルを含み、
前記パラメータ調節部は、
モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値である評価関数を最小化する同定パラメータ値を同定パラメータに決定する第1判別部と、
前記第1判別部で決定した同定パラメータ値のうちの船体パラメータに対応する同定パラメータ値を用いた船体モデルの入力データに対するモデル出力データを算出し、同様に、現在の船体パラメータ値であるノミナル値を用いた船体モデルの入力データに対するモデル出力データを算出し、同定パラメータ値を用いたモデル出力データから求めた評価関数と、ノミナル値を用いたモデル出力データから求めた評価関数とをそれぞれ求めて、どちらの評価関数が小さいかまたは大きくないかを判定し、評価関数が小さいまたは大きくない方に用いた同定パラメータ値またはノミナル値に船体パラメータを調節する第2判別部と、
を備えることを特徴とする船舶用自動操舵装置。
In the ship automatic steering device that outputs the command rudder angle using the hull parameters based on the set course and heading,
An identification calculation unit for identifying a hull parameter, the identification calculation unit,
A storage unit that receives input data and output data and accumulates the respective data;
An identification model that outputs model output data from the accumulated input data;
A parameter adjustment unit for adjusting a plurality of hull parameters from a comparison result between the model output data from the identification model and the output data;
With
The identification model includes a hull model;
The parameter adjustment unit includes:
A first discriminating unit that determines an identification parameter value that minimizes an evaluation function that is a scalar value that is a function of a difference between model output data and output data;
Model output data for the input data of the hull model using the identification parameter value corresponding to the hull parameter among the identification parameter values determined by the first discriminating unit is calculated. Similarly, the nominal value which is the current hull parameter value The model output data is calculated for the input data of the hull model using, and the evaluation function obtained from the model output data using the identification parameter value and the evaluation function obtained from the model output data using the nominal value are obtained respectively. A second discriminating unit that determines which evaluation function is smaller or not larger and adjusts the hull parameter to the identification parameter value or the nominal value that is used when the evaluation function is smaller or not larger;
A marine vessel automatic steering apparatus comprising:
入力データと出力データは、少なくとも変針前静定時間と変針中と変針後静定時間におけるデータが含まれることを特徴とする請求項1ないし12のいずれか1項に記載の船舶用自動操舵装置。   The automatic steering apparatus for a marine vessel according to any one of claims 1 to 12, wherein the input data and the output data include at least data for a settling time before the course change, during the course change, and a settling time after the course change. . 前記変針後静定時間は、モデル出力データと出力データの差の関数となるスカラ値であ
る評価関数を各同定パラメータで偏微分したときの偏微分係数の少なくとも1つの偏微分
係数が変針後にピーク値を示す時刻を含むか、またはピーク値を含む時刻に基づく時間範
囲に設定されることを特徴とする請求項13に記載の船舶用自動操舵装置。
The settling time after changing the needle is a peak value after at least one partial differential coefficient of the partial differential coefficient when the evaluation function, which is a scalar value as a function of the difference between the model output data and the output data, is partially differentiated with each identification parameter. 14. The marine vessel automatic steering apparatus according to claim 13, wherein a time range including a time indicating a value or a time range based on a time including a peak value is set.
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