NO20141529A1

NO20141529A1 - Procedure and system for dynamic positioning of floating vessels in water

Info

Publication number: NO20141529A1
Application number: NO20141529A
Authority: NO
Inventors: Morten Breivik; Roger Berntsen
Original assignee: Kongsberg Maritime As
Priority date: 2014-12-18
Filing date: 2014-12-18
Publication date: 2016-05-09
Also published as: NO337571B1

Description

Fremgangsmåte og system for dynamisk posisjonering av flytende fartøy i vann Method and system for dynamic positioning of floating vessels in water

Den foreliggende oppfinnelsen gjelder en fremgangsmåte for dynamisk posisjonering av flytende fartøy i vann, i samsvar med innledningen til patentkrav 1. The present invention relates to a method for dynamic positioning of floating vessels in water, in accordance with the introduction to patent claim 1.

Den foreliggende oppfinnelsen gjelder også et system for dynamisk posisjonering av flytende fartøy i vann, i samsvar med innledningen til patentkrav 7. The present invention also applies to a system for dynamic positioning of floating vessels in water, in accordance with the introduction to patent claim 7.

Spesielt gjelder den foreliggende oppfinnelsen en fremgangsmåte og et system for absolutt og relativ dynamisk posisjonering (DP) av flytende fartøy i vann. In particular, the present invention relates to a method and a system for absolute and relative dynamic positioning (DP) of floating vessels in water.

Bakgrunn Background

Et DP-fartøy (dynamisk posisjonering, DP) vil kunne variere i størrelse og utforming. Alt fra små yachter som skal ligge på "elektronisk anker" til oljerigger som skal utføre kritiske bore-operasjoner. I alle tilfeller vil det være av høy viktighet å kunne, på en bedre måte, kompensere for usikkerheter i modell og eksterne forstyrrelser. Typiske operasjoner hvor man vil ha en stor fordel av å ha et raskt og pålitelig reguleringssystem til å styre fartøyets bevegelse og posisjon er f.eks. ved operasjoner i hardt vær med store naturkrefter fra bølger, sjøstrøm og vind; operasjoner i kaldklima-områder med store og raskt varierende naturkrefter pga. ulike typer is; marine operasjoner som f.eks. ankerhåndtering, kabellegging, rørlegging og tungløft ("heavy lift") hvor det er store og hurtigvarierende eksterne krefter fra operasjonelt utstyr; laste- og losseoperasjoner hvor det er viktig at fartøyet ligger i ro ("station keeping"); jack-up rigger hvor det skjer store og plutselige endringer i kraftbalansen når riggen fester seg til eller kobler seg fra havbunnen; autopilot-kjøring hvor det er viktig at fartøyets retning styres i henhold til ønsket referanse uavhengig av forstyrrelser; eller "seismic track"-kjøring hvor det er av meget stor viktighet at fartøyet kan holde en konstant hastighet for å holde et jevnt drag i kabel-arrayet som taues bak fartøyet. A DP vessel (dynamic positioning, DP) will be able to vary in size and design. Everything from small yachts that will lie on "electronic anchor" to oil rigs that will carry out critical drilling operations. In all cases, it will be of great importance to be able, in a better way, to compensate for uncertainties in the model and external disturbances. Typical operations where one would have a great advantage of having a fast and reliable regulation system to control the vessel's movement and position are e.g. during operations in severe weather with large natural forces from waves, sea currents and wind; operations in cold climate areas with large and rapidly varying natural forces due to various types of ice cream; marine operations such as anchor handling, cable laying, pipe laying and heavy lift where there are large and rapidly varying external forces from operational equipment; loading and unloading operations where it is important that the vessel is stationary ("station keeping"); jack-up rigs where large and sudden changes in the power balance occur when the rig attaches to or disconnects from the seabed; autopilot driving where it is important that the vessel's direction is controlled according to the desired reference regardless of disturbances; or "seismic track" driving where it is very important that the vessel can maintain a constant speed in order to maintain a steady pull in the cable array that is towed behind the vessel.

Generelt er de mest kritiske operasjonene for et DP-system dem der fartøyet skal operere under ekstreme forhold med enten mye værkrefter eller andre eksterne krefter som endres veldig raskt. Dette kan være bølgetog som treffer fartøyet på regulær eller irregulær måte, eller det kan være store eksterne krefter fra en ankerline under en ankerhåndteringsoperasjon. For at DP-systemet skal kunne oppnå reguleringsmålet og opprettholde fartøyets bevegelse og posisjon er det avgjørende at reguleringssystemet kan kompensere for disse kreftene så raskt som mulig. Problemet med slike krefter er at de veldig ofte ikke kan måles direkte på en god og pålitelig måte. In general, the most critical operations for a DP system are those where the vessel must operate under extreme conditions with either a lot of weather forces or other external forces that change very quickly. This can be wave trains hitting the vessel in a regular or irregular manner, or there can be large external forces from an anchor line during an anchor handling operation. In order for the DP system to be able to achieve the regulation goal and maintain the vessel's movement and position, it is crucial that the regulation system can compensate for these forces as quickly as possible. The problem with such forces is that they very often cannot be measured directly in a good and reliable way.

I dagens konvensjonelle DP-systemer vil det være en viss tidsforsinkelse fra de store kreftene endrer seg og til reguleringssystemet reagerer. Denne forsinkelsen gir opphav til posisjonsawik som vil kunne påvirke operasjonen i vesentlig grad. In today's conventional DP systems, there will be a certain time delay from when the large forces change and until the control system reacts. This delay gives rise to position deviations which could significantly affect the operation.

Det er følgelig et behov for å tilveiebringe en fremgangsmåte og et system for dynamisk posisjonering av et flytende fartøy i vann som, sammenlignet med kjent teknikk, er innrettet for raskere å motvirke effekten av varierende eksterne krefter, slik som f.eks. vind, sjøstrøm, bølger, is, operasjonelt utstyr, o.l., som påvirker fartøyet. There is consequently a need to provide a method and a system for dynamic positioning of a floating vessel in water which, compared to prior art, is designed to more quickly counteract the effect of varying external forces, such as e.g. wind, sea currents, waves, ice, operational equipment, etc., which affect the vessel.

Det er videre et behov for å tilveiebringe en fremgangsmåte og et system for dynamisk posisjonering av et flytende fartøy i vann som er innrettet for å kompensere for negative innvirkninger fra umodellert dynamikk og usikkerhet i modellparametere. There is also a need to provide a method and a system for dynamic positioning of a floating vessel in water which is designed to compensate for negative impacts from unmodelled dynamics and uncertainty in model parameters.

Formål Purpose

Hovedformålet med den foreliggende oppfinnelsen er å tilveiebringe en fremgangsmåte og et system for dynamisk posisjonering av flytende fartøy i vann som helt eller delvis reduserer de ovenfor nevnte ulempene ved kjent teknikk. The main purpose of the present invention is to provide a method and a system for dynamic positioning of floating vessels in water which fully or partially reduces the above-mentioned disadvantages of known techniques.

Videre er det et formål med den foreliggende oppfinnelsen å etablere en fremgangsmåte og et system som gjør DP-operasjoner sikrere og mer robuste, som igjen hever kvaliteten på arbeidet og sikkerheten for mennesker og fartøy som er involvert i de aktuelle marine operasjonene. Furthermore, it is an aim of the present invention to establish a method and a system which makes DP operations safer and more robust, which in turn raises the quality of the work and the safety of people and vessels involved in the relevant marine operations.

Et annet formål med den foreliggende oppfinnelsen er å etablere en fremgangsmåte og et system for dynamisk posisjonering av et flytende fartøy som er innrettet for å motvirke effektene av umodellert dynamikk, usikkerhet i modellparametere, samt eksterne krefter som påvirker kraftbalansen til fartøyet. Another purpose of the present invention is to establish a method and a system for the dynamic positioning of a floating vessel which is designed to counteract the effects of unmodelled dynamics, uncertainty in model parameters, as well as external forces which affect the power balance of the vessel.

Ytterligere formål vil fremgå ved betraktning av den etterfølgende beskrivelsen og patentkravene. Further purposes will become apparent when considering the subsequent description and the patent claims.

Oppfinnelsen The invention

En fremgangsmåte for å oppnå de ovenfor nevnte formålene i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen er angitt i patentkrav 1. Fordelaktige trekk ved fremgangsmåten er angitt i patentkravene 2-6. A method for achieving the above-mentioned purposes in accordance with the present invention is stated in patent claim 1. Advantageous features of the method are stated in patent claims 2-6.

Et system for å oppnå de ovenfor nevnte formålene i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen er angitt i patentkrav 7. Fordelaktige trekk ved fremgangsmåten er angitt i patentkravene 8-11. A system for achieving the above-mentioned purposes in accordance with the present invention is stated in patent claim 7. Advantageous features of the method are stated in patent claims 8-11.

Flytende fartøy, så som skip, båter, yachter, rigger, plattformer, lektere, o.l., må i hovedsak være utstyrt med fremdriftsenheter, typisk i form av thrustere, ror, vannjet, propeller eller lignende, som benyttes til fremdrift og posisjonering av fartøyet, samt målesystem for måling av i det minste fartøyets posisjon. Avhengig av kompleksiteten på operasjonen vil fartøyet være utstyrt med ett eller flere målesystemer omfattende alt fra noen få til mange sensorer for måling av posisjon og andre relevante tilstandsvariable for fartøyet. Dette kan være Gyro for måling av retning; Vertikalt Referanse System (Vertical Reference System, VRS) for måling av rull, stamp og hiv; MRU (Motion Reference Unit); og andre lignende sensorer (ytterligere beskrevet nedenfor). Målesystemet/-ene og fremdriftsenhetene kobles til en regulatorenhet som er forsynt med midler og/eller programvare for å beregne kraftkommandoer (kraftpådrag) for fremdriftsenhetene for å få fartøyet til å ligge i ønsket posisjon, ønsket retning eller foreta en ønsket bevegelse som er angitt av operatøren eller et eksternt system så som en ruteplanlegger. Floating vessels, such as ships, boats, yachts, rigs, platforms, barges, etc., must mainly be equipped with propulsion units, typically in the form of thrusters, rudders, water jets, propellers or the like, which are used to propel and position the vessel, as well as a measurement system for measuring at least the vessel's position. Depending on the complexity of the operation, the vessel will be equipped with one or more measurement systems comprising everything from a few to many sensors for measuring position and other relevant state variables for the vessel. This can be Gyro for measuring direction; Vertical Reference System (VRS) for measuring roll, pitch and heave; MRU (Motion Reference Unit); and other similar sensors (further described below). The measuring system(s) and the propulsion units are connected to a controller unit which is provided with means and/or software to calculate force commands (force inputs) for the propulsion units to cause the vessel to lie in the desired position, direction or make a desired movement indicated by the operator or an external system such as a route planner.

Den foreliggende oppfinnelsen utbedrer kjent teknikk gjennom en fremgangsmåte og et system som tilveiebringer absolutt og relativ dynamisk posisjonering (DP) av flytende fartøy i vann. Fremgangsmåten og systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen er basert på en ny modellprediktiv adaptiv regulator i form av en fartøysprediktor og en adapsjonslov som tilveiebringer et adaptivt estimat som benyttes for forbedret styring av fartøyet, hvilket er ytterligere forklart nedenfor. The present invention improves the prior art through a method and a system that provides absolute and relative dynamic positioning (DP) of floating vessels in water. The method and system in accordance with the present invention is based on a new model predictive adaptive regulator in the form of a vessel predictor and an adaptation law which provides an adaptive estimate that is used for improved control of the vessel, which is further explained below.

Fremgangsmåten og systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen omfatter videre benyttelse av fartøysprediktoren for sanntids simulering og prediktering av oppførselen til totalsystemet, som består av fartøy, fremdriftsenheter, naturkrefter og operasjonelle krefter, gjennom bruk av en dynamisk prediksjonsmodell av totalsystemet. Avviket mellom prediktert bevegelsesestimat og de faktiske bevegelsesmålingene benyttes til å kontinuerlig justere det adaptive estimatet og derigjennom kraften fra fremdriftsenhetene, samt til å oppdatere prediksjonsmodellen. The method and system in accordance with the present invention further comprise the use of the vessel predictor for real-time simulation and prediction of the behavior of the total system, which consists of vessels, propulsion units, natural forces and operational forces, through the use of a dynamic prediction model of the total system. The deviation between the predicted movement estimate and the actual movement measurements is used to continuously adjust the adaptive estimate and thereby the power from the propulsion units, as well as to update the prediction model.

Den foreliggende oppfinnelsen skiller seg fra kjent teknikk ved bruken av et adaptivt estimat for å motvirke effektene av umodellert dynamikk, usikkerhet i modellparametere, samt varierende eksterne krefter (natur/vær og operasjon) som påvirker fartøyet. I motsetning til andre adaptive algoritmer, som forsøker å estimere alle de individuelle komponentene av disse usikkerhetsfaktorene, brukes det her kun én variabel for å estimere summen av usikkerhetsfaktorene. Videre beregnes det adaptive estimatet basert på prediksjonsfeil istedenfor reguleringsfeil (feil mellom referanse og måling), slik de fleste tradisjonelle adaptive algoritmer virker. Dermed oppnås en raskere respons for alle endringer som påvirker kraftbalansen for det dynamiske systemet, både internt og eksternt, og man unngår sprang i fremdriftsenhetene ved plutselig endring av referanse-signaler for fartøyet. Kontinuerlig oppdatering av prediksjonsmodellen sørger for at den best mulig gjenspeiler totalsystemets dynamikk til enhver tid. The present invention differs from prior art by the use of an adaptive estimate to counteract the effects of unmodelled dynamics, uncertainty in model parameters, as well as varying external forces (nature/weather and operation) that affect the vessel. In contrast to other adaptive algorithms, which attempt to estimate all the individual components of these uncertainty factors, here only one variable is used to estimate the sum of the uncertainty factors. Furthermore, the adaptive estimate is calculated based on prediction errors instead of regulation errors (errors between reference and measurement), as most traditional adaptive algorithms work. In this way, a faster response is achieved for all changes that affect the power balance of the dynamic system, both internally and externally, and jumps in the propulsion units are avoided in the event of a sudden change in reference signals for the vessel. Continuous updating of the prediction model ensures that it best reflects the dynamics of the overall system at all times.

Fremgangsmåten og systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen er med andre ord basert på en adaptiv algoritme kalt modellprediktiv adaptiv regulering ("model predictive adaptive control", MPAC). In other words, the method and system according to the present invention are based on an adaptive algorithm called model predictive adaptive control ("model predictive adaptive control", MPAC).

Hovedmotivasjonen for utviklingen av den foreliggende oppfinnelsen har vært å finne en erstatning for integralvirkningen i PID-regulatoren, som kan brukes til å beregne kraften til fartøyets fremdriftsenheter for at fartøyet skal kunne oppnå ønsket posisjon, retning eller bevegelse. Denne integralvirkningen har betydelige begrensninger i ytelse fordi den drives av reguleringsfeilen, det vil si forskjellen mellom et referansesignal og systemets målte oppførsel. The main motivation for the development of the present invention has been to find a replacement for the integral effect in the PID regulator, which can be used to calculate the power of the vessel's propulsion units so that the vessel can achieve the desired position, direction or movement. This integral action has significant limitations in performance because it is driven by the regulation error, that is, the difference between a reference signal and the measured behavior of the system.

Reguleringsfeilen består kvalitativt av to hovedkomponenter: 1) en stasjonær komponent som tilsvarer feilen i stasjonær tilstand og 2) en transient komponent som tilsvarer feilen som oppstår ved endringer i referansesignalet. Ideelt sett er det ønskelig å kun integrere på den stasjonære komponenten av reguleringsfeilen, fordi det er den som gir informasjon om ukjente effekter som påvirker systemet. Integrasjon av transientkomponenten er ikkeønskelig fordi det kan føre til overskyting eller ustabilitet, noe som er et betydelig problem med PID-regulering. Imidlertid er det ikke mulig å separere stasjonærkomponenten fra transientkomponenten når begge disse komponentene er tilstede. Derfor vil en mulig løsning være å utsette integrasjon frem til stasjonætrilstanden har inntruffet, men det vil kreve en pålitelig stasjonærtilstand-detektor, og også forhindre at regulatoren allerede i transientfasen kan lære om de ukjente effektene som påvirker systemet. The regulation error qualitatively consists of two main components: 1) a stationary component which corresponds to the error in the stationary state and 2) a transient component which corresponds to the error arising from changes in the reference signal. Ideally, it is desirable to only integrate on the stationary component of the regulation error, because it is this that provides information about unknown effects affecting the system. Integration of the transient component is undesirable because it can lead to overshoot or instability, which is a significant problem with PID control. However, it is not possible to separate the stationary component from the transient component when both of these components are present. Therefore, a possible solution would be to postpone integration until the stationary state has occurred, but this would require a reliable stationary state detector, and also prevent the regulator from learning about the unknown effects affecting the system already in the transient phase.

For en modellbasert regulator vil den stasjonære reguleringsfeilen samsvare med modellerings-feilen, som er forskjellen mellom oppførselen til det virkelige systemet og oppførselen til modellen som har blitt brukt til å designe regulatoren. Hvis denne forskjellen hadde vært lik null, altså uten modellusikkerhet, så ville den stasjonære reguleringsfeilen også ha vært lik null. Derfor er et av hovedkonseptene bak den foreliggende oppfinnelsen å beregne en prediksjon av systemets oppførsel basert på en modell av systemet, samt å bruke forskjellen mellom den målte og predikterte systemoppførselen - prediksjonsfeilen - til å drive integralvirkningen. Dermed vil integrasjonen kun baseres på informasjon som er relevant for å estimere systemets usikkerheter, og integrasjonen kan derfor foregå kontinuerlig, også i transientfasen, uten å bidra til overskyting eller ustabilitet. For a model-based controller, the steady-state control error will correspond to the modeling error, which is the difference between the behavior of the real system and the behavior of the model that has been used to design the controller. If this difference had been equal to zero, i.e. without model uncertainty, then the stationary regulation error would also have been equal to zero. Therefore, one of the main concepts behind the present invention is to calculate a prediction of the system's behavior based on a model of the system, as well as to use the difference between the measured and predicted system behavior - the prediction error - to drive the integral effect. Thus, the integration will only be based on information that is relevant for estimating the system's uncertainties, and the integration can therefore take place continuously, also in the transient phase, without contributing to overshooting or instability.

Et slikt konsept kunne også ha blitt kalt for modellbasert, prediksjonsbasert eller simulator-basert integrasjon. Imidlertid ble begrepet modellprediktiv adaptiv regulering ansett for å være mer dekkende og beskrivende, spesielt for å kunne skille MPAC fra den mest utbredte adaptive løsningen i dag, som er modellreferanse adaptiv regulering ("model reference adaptive control", MRAC). På samme måte som for PID-regulatorens integralvirkning drives de adaptive estimatene til majoriteten av MRAC-løsningene av reguleringsfeilen. Such a concept could also have been called model-based, prediction-based or simulator-based integration. However, the term model predictive adaptive control was considered to be more comprehensive and descriptive, especially in order to distinguish MPAC from the most widespread adaptive solution today, which is model reference adaptive control ("model reference adaptive control", MRAC). In the same way as for the integral action of the PID controller, the adaptive estimates of the majority of the MRAC solutions are driven by the control error.

I det følgende vil hovedkonseptene bak MPAC illustreres gjennom et enkelt 1-dimensjonalt masse-demper (MD) system. MD-dynamikk kan representere oppførselen til mange fysiske systemer. Et 1-dimensjonalt MD-system tilsvarer typisk en frihetsgrad ("degree of freedom", DOF) uten fjærkrefter, f.eks. jag- eller gir-frihetsgraden til et mekanisk system som et fly eller et skip. Derfor betraktes MD-systemet: In the following, the main concepts behind MPAC will be illustrated through a simple 1-dimensional mass-damper (MD) system. MD dynamics can represent the behavior of many physical systems. A 1-dimensional MD system typically corresponds to a degree of freedom ("degree of freedom", DOF) without spring forces, e.g. the yaw or yaw degree of freedom of a mechanical system such as an airplane or ship. Therefore, the MD system is considered:

hvor x 6 IR representerer posisjonen, v 6 IR representerer hastigheten og v = a 6 IR representerer systemets akselerasjon. I tillegg representerer m<*>> 0 den virkelige masse-parameteren, d( y)* > 0 den virkelige, ulineære dempingsparameteren, fEE det virkelige regulatorpådraget, mens w<*>£ IR representerer de virkelige forstyrrelsene fra omgivelsene. where x 6 IR represents the position, v 6 IR represents the velocity and v = a 6 IR represents the acceleration of the system. In addition, m<*>> 0 represents the real mass parameter, d( y)* > 0 the real, non-linear damping parameter, fEE the real regulator demand, while w<*>£ IR represents the real disturbances from the surroundings.

Målet med reguleringen er å få MD-systemet til å følge bevegelsen til et referansemål med bevegelsesvariable xr6 IR, vr6 IR og ar = vr6 IR. Referansebevegelsen er typisk spesifisert av en menneskelig bruker eller et teknisk referansesystem. Derfor er reguleringsmålet å oppnå at både posisjonsfeilen x = xr— x og hastighetsfeilen v = vr— v begge går til null. Imidlertid er dette målet vanskelig å oppnå på grunn av usikkerhetene knyttet til m<*>, d( y)*, t<*>og w<*.>Nåværende regulatorer forsøker å håndtere disse usikkerhetene ved å bruke integralvirkning eller gjennom adaptive metoder. The aim of the regulation is to make the MD system follow the movement of a reference target with movement variables xr6 IR, vr6 IR and ar = vr6 IR. The reference movement is typically specified by a human user or a technical reference system. Therefore, the control objective is to achieve that both the position error x = xr— x and the velocity error v = vr— v both go to zero. However, this goal is difficult to achieve due to the uncertainties associated with m<*>, d( y)*, t<*>and w<*.>Current regulators attempt to deal with these uncertainties by using integral action or through adaptive methods.

En modellbasert regulator for MD-systemet gitt av ligningene (l)-(2) er typisk designet basert på en matematisk modell, som representerer en beste gjetning av hvordan systemet oppfører seg. En slik modell kan uttrykkes som: hvor posisjonen x og hastigheten v er systemtilstander som antas målbare og kjente, men hvor m, d( y), t og w bare er estimater av de virkelige verdiene. I MPAC introduseres derfor variabelen 6 for å representere summen av samtlige modellusikkerheter og ukjente forstyrrelser, som i dette tilfellet vil være lik: A model-based controller for the MD system given by equations (l)-(2) is typically designed based on a mathematical model, which represents a best guess of how the system behaves. Such a model can be expressed as: where the position x and the velocity v are system states assumed to be measurable and known, but where m, d(y), t and w are only estimates of the real values. In MPAC, the variable 6 is therefore introduced to represent the sum of all model uncertainties and unknown disturbances, which in this case will be equal to:

hvor At = t<*>— t, Aw = w<*>— w, Am = m<*>— m og Aef(v) = d(<y>)<*>— d( y). Altså samler 0 summen av alle de ukjente leddene i én enkelt variabel, slik at systemmodellen gitt av ligningene (3)-(4) er identisk med det virkelige systemet gitt av ligningene (l)-(2). Denne parametriseringen er enkel, men svært effektiv for å kunne estimere usikkerhetene. Parametriseringen ligner på måten PID-regulatorens integralvirkningfår i oppdrag å motvirke samtlige usikkerheter, noe den dessverre kun kan oppnå for usikkerhetseffekter som er konstante eller saktevarierende i forhold til reguleringsfeilens dynamikk. Samtidig skiller MPAC-parametriseringen seg tydelig fra standard adaptive reguleringsmetoder, hvor de ulike usikkerhetene deles inn i spesifikke kategorier som skal estimeres hver for seg. For såkalt indirekte adaptive metoder er kategoriene relatert til systemtilstandene, systemparametrene, regulatorpådraget, forstyrrelsene, osv. For såkalt direkte adaptive metoder er kategoriene direkte relatert til regulatorparametrene. Dermed forsøker tradisjonelle adaptive metoder å estimere flere ulike effekter samtidig, en fremgangsmåte som er beslektet med systemidentifikasjon, hvor målet er å identifisere individuelle modellkomponenter. Imidlertid fokuserer MPAC gjennom Ø-parametriseringen kun på å nå reguleringsmålet, ved å estimere og motvirke den totale summen av usikkerhetene, og ikke ved å forsøke å identifisere de individuelle komponentene som utgjør denne summen. Derfor er MPAC en reguleringsfokusert adaptiv metode. where At = t<*>— t, Aw = w<*>— w, Am = m<*>— m and Aef(v) = d(<y>)<*>— d( y). Thus, 0 collects the sum of all the unknown terms in a single variable, so that the system model given by equations (3)-(4) is identical to the real system given by equations (1)-(2). This parametrization is simple, but very effective for estimating the uncertainties. The parameterization is similar to the way the integral effect of the PID controller is tasked with counteracting all uncertainties, which it can unfortunately only achieve for uncertainty effects that are constant or slowly varying in relation to the dynamics of the regulation error. At the same time, the MPAC parameterization clearly differs from standard adaptive control methods, where the various uncertainties are divided into specific categories that must be estimated separately. For so-called indirect adaptive methods, the categories are related to the system states, the system parameters, the controller load, disturbances, etc. For so-called direct adaptive methods, the categories are directly related to the controller parameters. Thus, traditional adaptive methods attempt to estimate several different effects at the same time, a procedure that is akin to system identification, where the goal is to identify individual model components. However, through the Ø parameterization, MPAC only focuses on achieving the regulatory objective, by estimating and counteracting the total sum of the uncertainties, and not by trying to identify the individual components that make up this sum. Therefore, MPAC is a regulation-focused adaptive method.

Basert på ligningene (3)-(4) kan regulatoren designes slik at den består av to deler, som: Based on equations (3)-(4), the regulator can be designed so that it consists of two parts, such as:

hvorTner en nominell regulator basert på ligningene (3)-(4), og hvor 9p er et adaptivt estimat av 0. Typisk vilTnbli designet for å oppnå en spesifikk lukket-sløyfe oppførsel for den nominelle matematiske modellen av systemet, som tilsvarer 9 = 0 i ligning (4). Derfor er rollen til dp å prediktere og motvirke modellusikkerhetene representert ved 6, slik at det virkelige systemet kan oppnå lukket-sløyfe oppførselen som samsvarer medTn. I så måte er det verken hensiktsmessig ellerønskelig atTni seg selv inneholder integralvirkning. Den nominelle regulatoren vil derfor typisk bestå av en modellbasert foroverkobling, i dette tilfellet basert på ligning (4), samt tilbakekobling med proporsjonal- og derivat-virkning (PD-type). whereTn is a nominal regulator based on equations (3)-(4), and where 9p is an adaptive estimate of 0. Typically, Tn will be designed to achieve a specific closed-loop behavior for the nominal mathematical model of the system, which corresponds to 9 = 0 in equation (4). Therefore, the role of dp is to predict and counteract the model uncertainties represented by 6, so that the real system can achieve the closed-loop behavior consistent with Tn. In this sense, it is neither appropriate nor desirable that Tni itself contains integral action. The nominal regulator will therefore typically consist of a model-based forward coupling, in this case based on equation (4), as well as feedback with proportional and derivative action (PD type).

Ved å bruke regulatoren gitt av ligning (6) for MD-systemet i ligning (4) oppnås følgende lukket-sløyfe system: hvor 6 = 6 — 6p, og hvor målet til 9p er å oppnå at 6 -> 0 slik at: Using the controller given by equation (6) for the MD system in equation (4) the following closed-loop system is obtained: where 6 = 6 — 6p, and where the goal of 9p is to achieve that 6 -> 0 such that:

Den adaptive oppdateringsloven for 6p kan for eksempel designes ved å bruke Lyapunov-funksjonen: For example, the adaptive update law for 6p can be designed using the Lyapunov function:

hvor v = v — vp er en prediksjonsfeil for hastigheten, vp er en prediksjon av den målte hastigheten v, og X > 0 er en adapsjonsforsterkning. Det resulterende designet gir to oppdateringslover, én for prediksjon og én for adapsjon. Konkret blir det såkalte prediktorsystemet lik: hvor k > 0 er en injeksjonsforsterkning som bidrar til å stabilisere dynamikken til prediksjonsfeilen og gjør det mulig å tune raten som v -> 0.1 tillegg blir den adaptive oppdateringsloven (adapsjonsloven) lik: where v = v — vp is a prediction error for the velocity, vp is a prediction of the measured velocity v, and X > 0 is an adaptation gain. The resulting design provides two update laws, one for prediction and one for adaptation. Concretely, the so-called predictor system becomes equal to: where k > 0 is an injection gain that helps to stabilize the dynamics of the prediction error and makes it possible to tune the rate as v -> 0.1 in addition, the adaptive update law (adaptation law) becomes equal to:

som er en ren integrasjon av prediksjonsfeilen v. Denne integralvirkningen skiller seg derfor tydelig fra integralvirkningen i en PID-regulator fordi sistnevnte er en ren integrasjon av reguleringsfeilen. Fordi MPACs integralvirkning ikke avhenger av reguleringsfeilen er det mulig å integrere kontinuerlig, uavhengig av om lukket-sløyfe systemet er i en stasjonær eller transient fase. Dette betyr at det adaptive estimatet som beregnes av ligning (11) kontinuerlig kan lære om systemets usikkerheter, og kan brukes i regulatoren uten å føre til overskyting eller ustabilitet. which is a pure integration of the prediction error v. This integral effect therefore clearly differs from the integral effect in a PID controller because the latter is a pure integration of the regulation error. Because MPAC's integral action does not depend on the regulation error, it is possible to integrate continuously, regardless of whether the closed-loop system is in a stationary or transient phase. This means that the adaptive estimate calculated by equation (11) can continuously learn about the system's uncertainties, and can be used in the controller without leading to overshoot or instability.

Henvisning er gjort til Figur 2 som viser en prinsippskisse for modellprediktiv adaptiv regulering (MPAC) i samsvar med oppfinnelsen. Figuren illustrerer hvordan det modellbaserte prediktorsystemet gitt av ligning (10) samvirker med adapsjonslovens integralvirkning gitt av ligning (11). Reference is made to Figure 2 which shows a schematic diagram for model predictive adaptive regulation (MPAC) in accordance with the invention. The figure illustrates how the model-based predictor system given by equation (10) interacts with the adaptation law's integral effect given by equation (11).

Prediktorsystemet gitt av ligning (10) etterligner den virkelige MD-dynamikken gitt av ligning (2) ved å bruke en kombinasjon av MD-modellen gitt av ligning (4), det virtuelle tilbakekoblingsleddet kv og det adaptive estimatet Øp. Det virtuelle MPAC prediktor-adaptor systemet gjør det følgelig mulig med kontinuerlig og rask estimering, og motvirkning, av modellusikkerheter. The predictor system given by equation (10) mimics the real MD dynamics given by equation (2) using a combination of the MD model given by equation (4), the virtual feedback term kv and the adaptive estimate Øp. The virtual MPAC predictor-adaptor system therefore enables continuous and rapid estimation, and countermeasures, of model uncertainties.

MPAC-prediktoren gitt av ligning (10) kan også omskrives på formen: The MPAC predictor given by equation (10) can also be rewritten in the form:

som viser at den består av en modellbasert foroverkobling basert på ligning (4) og en tilbakekobling med proporsjonal- og integral-virkning (Pl-type) basert på prediksjonsfeilen. MPAC kombinerer altså observerprinsippet representert ved proporsjonal-leddet kv, med adapsjons-prinsippet representert ved integral-leddet Å J* v( t) dt. Det bemerkes imidlertid at det generelt sett ikke er noe krav til at det må finnes og brukes en modell av systemet, og MPAC-prediktoren vil i så tilfelle kun bestå av en ren Pl-type tilbakekobling basert på prediksjonsfeilen. which shows that it consists of a model-based forward link based on equation (4) and a feedback link with proportional and integral action (Pl-type) based on the prediction error. MPAC thus combines the observer principle represented by the proportional term kv, with the adaptation principle represented by the integral term Å J* v( t) dt. It is noted, however, that in general there is no requirement that a model of the system must be found and used, and the MPAC predictor will in that case only consist of a pure Pl-type feedback based on the prediction error.

Fordi det kombinerte prediktor-adaptor-systemet er et virtuelt dynamisk system, der dynamikken kun begrenses av systemets implementasjon i en prosessorenhet, kan det tilpasse seg ethvert fysisk system som i sammenligning utvikler seg saktere, dvs. slik at 0 « 0 sammenlignet med Øp. Dette betyr at adapsjonsraten til MPAC kan være langt høyere enn adapsjonsraten til en PID-regulator eller en MRAC-løsning, fordi raten til de sistnevnte begrenses av reguleringsfeilen. I praksis vil adapsjonsraten til MPAC begrenses av hensyn til målestøy og dynamikken til systemets fremdriftsenheter. Because the combined predictor-adaptor system is a virtual dynamic system, where the dynamics are only limited by the system's implementation in a processor unit, it can adapt to any physical system that in comparison develops more slowly, i.e. so that 0 « 0 compared to Øp. This means that the adaptation rate of MPAC can be far higher than the adaptation rate of a PID controller or an MRAC solution, because the rate of the latter is limited by the regulation error. In practice, the adaptation rate of MPAC will be limited due to measurement noise and the dynamics of the system's propulsion units.

MPAC-systemet kan også ses på som en selvstendig modul som kan implementeres i maskin-vare, programvare eller begge deler. En slik modul kan brukes til å augmentere enhver nominell regulator for å kunne håndtere usikkerheter. I så måte er det viktig å forstå at lukket-sløyfe oppførselen ikke kan bli bedre enn den som er forbundet med den nominelle regulatoren, ettersom MPAC-modulen kun sørger for å kompensere for modellusikkerheter slik at 0 -* 0. The MPAC system can also be seen as an independent module that can be implemented in hardware, software or both. Such a module can be used to augment any nominal regulator to handle uncertainties. In this respect, it is important to understand that the closed-loop behavior cannot be better than that associated with the nominal controller, as the MPAC module only compensates for model uncertainties such that 0 -* 0.

Det er også viktig å påpeke at MPAC prediktor-adaptoren kan estimere 0 riktig helt uavhengig av om Øp brukes i regulatoren eller ikke, noe som ikke er mulig med PID-regulatoren eller MRAC-løsninger, hvor integralvirkningen må være i lukket sløyfe for å kunne oppnå riktig verdi. Denne egenskapen betyr at det adaptive estimatet sømløst kan kobles inn og ut av reguleringssløyfa ved behov, og at det ikke trenger en ny innkjøringstid for å oppnå riktig verdi når det skal kobles inn etter å ha vært koblet ut en tidsperiode. Dette muliggjør også sømløs svitsjing mellom aktive og passive prosessorenheter, som er nødvendig hvis den aktive prosessorenheten feiler og en av de passive prosessorenhetene må ta over reguleringsansvaret. Alle disse prosessorenhetene kan nemlig kjøre samme type MPAC prediktor-adaptor i parallell, uavhengig av om de er aktivt involvert i reguleringen eller ikke. It is also important to point out that the MPAC predictor adapter can estimate 0 correctly regardless of whether Øp is used in the regulator or not, which is not possible with the PID regulator or MRAC solutions, where the integral action must be in a closed loop to be able to obtain the correct value. This property means that the adaptive estimate can be seamlessly switched in and out of the control loop as needed, and that it does not need a new run-in time to achieve the correct value when it is switched in after being switched off for a period of time. This also enables seamless switching between active and passive processor units, which is necessary if the active processor unit fails and one of the passive processor units has to take over control responsibility. All these processor units can run the same type of MPAC predictor adapter in parallel, regardless of whether they are actively involved in the regulation or not.

I tillegg til estimering av modellusikkerheter gjør også prediksjonsnaturen til MPAC det mulig å estimere umålte systemvariable. For eksempel kan det av ulike grunner være praktisk vanskelig å få målt MD-systemets hastighet v, som er påkrevd for å implementere prediktor-adaptor systemet gitt av ligningene (10)-(11). I dette tilfellet kan v estimeres gjennom målingen av x, på samme måte som 6 kan estimeres gjennom målingen av v. Fremgangsmåten for å designe denne løsningen er identisk med den som ble brukt for å designe ligningene (10)-(11). Dette betyr at MPAC-løsningen egner seg like bra til å estimere umålte systemvariable som til å estimere modellusikkerheter, noe som er mulig fordi MPAC kombinerer observerprinsippet med adapsjons-prinsippet, og dermed har en dobbel natur. In addition to estimating model uncertainties, the predictive nature of MPAC also makes it possible to estimate unmeasured system variables. For example, for various reasons it can be practically difficult to measure the MD system's speed v, which is required to implement the predictor-adaptor system given by equations (10)-(11). In this case, v can be estimated through the measurement of x, in the same way that 6 can be estimated through the measurement of v. The procedure for designing this solution is identical to that used to design equations (10)-(11). This means that the MPAC solution is just as suitable for estimating unmeasured system variables as it is for estimating model uncertainties, which is possible because MPAC combines the observer principle with the adaptation principle, and thus has a dual nature.

En oppsummering av fordeler ved å bruke prediksjonsfeil istedenfor reguleringsfeil til å drive det adaptive estimatet er som følger: • Unngår integrasjon av den uønskede transientkomponenten til reguleringsfeilen i transientfasen. Slik integrasjon er som nevnt hovedårsaken til at PID-regulering fører til overskyting og ustabiliteter ved endring i referansesignalet. Til sammenligning inneholder prediksjonsfeilen kun relevant informasjon å integrere på. • Unngår muligheten for ubegrenset vekst i integralleddet som et resultat av at referansesignalet beveger seg for raskt i forhold til det fysiske systemet, dvs. unngår integrasjon av en voksende reguleringsfeil. Unngår også muligheten for ubegrenset vekst i integralleddet som et resultat av at fremdriftsenhetene er midlertidig koblet ut pga. operasjonen, f.eks. en jack-up rigg som har koblet seg til havbunnen, dvs. unngår integrasjon av en statisk reguleringsfeil. Slik vekst kan ikke skje ved integrasjon av prediksjonsfeilen fordi den ikke inneholder referansesignalet. Adapsjonen foregår helt uavhengig av reguleringsfeilens verdi. • Unngår kompleks implementasjon av funksjonalitet for myk overgang ("bumpless transfer") når det må svitsjes fra en aktiv prosessorenhet til en annen prosessorenhet. Slik overføring er påkrevd ved bruk av PID-regulatorer, for å unngå diskontinuitet i regulatorpådraget når den aktive prosessorenheten feiler. Ved integrasjon av prediksjonsfeil vil både aktive og passive prosessorenheter oppnå samme adaptive estimat og det kan derfor svitsjes sømløst mellom dem. • Unngår standardkravet for adaptive metoder om "matchende betingelser" ("matching conditions"), som betyr at regulatorpådraget og modellusikkerhetene må befinne seg på A summary of advantages of using prediction error instead of control error to drive the adaptive estimate is as follows: • Avoids integration of the unwanted transient component of the control error in the transient phase. Such integration is, as mentioned, the main reason why PID regulation leads to overshooting and instabilities when the reference signal changes. In comparison, the prediction error only contains relevant information to integrate on. • Avoids the possibility of unlimited growth in the integral term as a result of the reference signal moving too fast in relation to the physical system, i.e. avoids the integration of a growing regulation error. Also avoids the possibility of unlimited growth in the integral joint as a result of the propulsion units being temporarily disconnected due to the operation, e.g. a jack-up rig that has connected to the seabed, i.e. avoids the integration of a static regulation error. Such growth cannot occur by integration of the prediction error because it does not contain the reference signal. The adaptation takes place completely independently of the value of the regulation error. • Avoids complex implementation of functionality for soft transition ("bumpless transfer") when switching from an active processor unit to another processor unit. Such transmission is required when using PID regulators, to avoid discontinuity in the regulator demand when the active processor unit fails. By integrating prediction errors, both active and passive processor units will achieve the same adaptive estimate and can therefore be seamlessly switched between them. • Avoids the standard requirement for adaptive methods of "matching conditions", which means that the controller input and model uncertainties must be on

samme nivå i systemmodellen for å kunne estimere sistnevnte. Ved bruk av prediksjonsfeilen er det irrelevant hvor usikkerhetene befinner seg relativt til regulatorpådraget. Denne egenskapen peker også på den doble observer-adapsjons-naturen til et prediktor-adaptor system. same level in the system model to be able to estimate the latter. When using the prediction error, it is irrelevant where the uncertainties are located relative to the regulator demand. This characteristic also points to the dual observer-adaptation nature of a predictor-adaptor system.

Når det gjelder adaptiv regulering pekes det generelt på to fundamentale utfordringer: When it comes to adaptive regulation, two fundamental challenges are generally pointed out:

1. Et ønske om å separere tidsskalaen forbundet med adapsjonen fra tidsskalaen forbundet med det fysiske systemet. Kort sagt er adaptive systemer tryggere å bruke når disse tidsskalaene er betydelig adskilte. 2. Et behov for såkalt persistent eksitasjon, som betyr at riktig estimering kun er mulig når signalene som driver de adaptive estimatene inneholder tilstrekkelig variert informasjon. Hvis denne betingelsen ikke er tilfredsstilt, så vil adaptive regulatorer som forsøker å estimere flere individuelle modellkomponenter samtidig oppleve et midlertidig ustabilitetsfenomen etter en viss tidsperiode i stasjonærfasen. Årsaken er at den eneste informasjonen som det kan læres fra i denne fasen er målestøyen, noe som kan forårsake uforutsigbar og ustabil reguleringsoppførsel. Derfor blir oppdatering av de adaptive estimatene ofte slått av i stasjonærfasen. 1. A desire to separate the time scale associated with the adaptation from the time scale associated with the physical system. In short, adaptive systems are safer to use when these time scales are significantly separated. 2. A need for so-called persistent excitation, which means that correct estimation is only possible when the signals that drive the adaptive estimates contain sufficiently varied information. If this condition is not satisfied, then adaptive regulators that attempt to estimate several individual model components at the same time will experience a temporary instability phenomenon after a certain period of time in the stationary phase. The reason is that the only information that can be learned from in this phase is the measurement noise, which can cause unpredictable and unstable regulation behavior. Therefore, updating of the adaptive estimates is often turned off in the stationary phase.

MPAC løser begge disse utfordringene som følger: MPAC addresses both of these challenges as follows:

1. Fordi prediktor-adaptor systemet er et virtuelt dynamisk system er det mulig å oppnå en betydelig separasjon av tidsskalaen til adapsjonen fra tidsskalaen til det fysiske systemet som skal reguleres. Denne separasjonen er ikke mulig med et adaptivt estimat som drives av reguleringsfeilen, fordi dynamikken til denne feilen avhenger av dynamikken til det fysiske systemet. MPAC kan derimot ha en adapsjonsrate som er uavhengig av dynamikken til det fysiske systemet. 2. Ved å bruke kun ett adaptivt estimat, som representerer summen av usikkerhetene, oppnås automatisk kravet om persistent eksitasjon og dermed unngås faren for midlertidig ustabilitet i stasjonærfasen. Derfor kan adapsjonen foregå kontinuerlig og uavhengig av om lukket-sløyfe systemet er i en stasjonær eller transient fase. 1. Because the predictor-adaptor system is a virtual dynamic system, it is possible to achieve a significant separation of the time scale of the adaptation from the time scale of the physical system to be regulated. This separation is not possible with an adaptive estimate driven by the regularization error, because the dynamics of this error depends on the dynamics of the physical system. MPAC, on the other hand, can have an adaptation rate that is independent of the dynamics of the physical system. 2. By using only one adaptive estimate, which represents the sum of the uncertainties, the requirement for persistent excitation is automatically achieved and thus the danger of temporary instability in the stationary phase is avoided. Therefore, the adaptation can take place continuously and regardless of whether the closed-loop system is in a stationary or transient phase.

MPAC kan altså adaptere raskere enn både PID-regulatorens integralvirkning og MRACs adaptive estimater. Samtidig kan MPAC adaptere kontinuerlig og uavbrutt, i motsetning til PID-regulatorens integralvirkning som bør slås av i transientfasen, eller i motsetning til MRACs adaptive estimater som bør slås av i stasjonærfasen. MPAC can thus adapt faster than both the PID controller's integral action and MRAC's adaptive estimates. At the same time, MPAC can adapt continuously and without interruption, in contrast to the PID controller's integral action which should be switched off in the transient phase, or in contrast to MRAC's adaptive estimates which should be switched off in the stationary phase.

Ved bruk av MPAC i applikasjoner som dynamisk posisjonering av flytende fartøy bør man ta følgende praktiske hensyn: When using MPAC in applications such as dynamic positioning of floating vessels, the following practical considerations should be taken into account:

• Hensiktsmessig initialisering av prediktor-adaptor-systemets dynamiske tilstander. • Appropriate initialization of the dynamic states of the predictor-adaptor system.

• Videre bør man vite mest mulig om totalsystemet slik at informasjon om strukturen og parametrene til systemdynamikken, dynamikken til fremdriftsenhetene og de mulige forstyrrelsene danner grunnlaget for design av den nominelle regulatoren, da adaptive systemer aldri kan kompensere for en grunnleggende mangel på systeminformasjon. Slik informasjon eliminerer ukjente faktorer som ellers kan vise seg å gjøre systemoperasjon umulig. • Videre er det en forutsetning å identifisere de viktigste tidsskalaene forbundet med reguleringsproblemet, og deretter velge regulator-, prediksjons- og adapsjons-forsterkningene tilsvarende. I det forenklede MD-eksempelet tilhører de viktigste tidsskalaene det fysiske systemet og prediktor-adaptor-systemet. I den virkelige verden vil tidsskalaen for dynamikken til fremdriftsenhetene også være viktig. Det er disse (f.eks. thrustere, vannjet, propeller eller ror) som fysisk skal implementere kommandoene fra regulatoren, og de er typisk betydelig raskere enn det dynamiske systemet, i dette tilfellet et flytende fartøy, som skal reguleres. • Videre er det fordelaktig å unngå at målestøy unødig påvirker det fysiske systemet gjennom fremdriftsenhetene, noe som kan oppnås ved å kontrollere raten som det adaptive estimatet slippes inn i reguleringssløyfen på, for eksempel ved bruk av filtrering. Denne raten må tilsvare det som er fysisk mulig med fremdriftsenhetene og samtidig unngå unødvendig slitasje. • Furthermore, one should know as much as possible about the total system so that information about the structure and parameters of the system dynamics, the dynamics of the propulsion units and the possible disturbances form the basis for the design of the nominal regulator, as adaptive systems can never compensate for a fundamental lack of system information. Such information eliminates unknown factors that might otherwise prove to make system operation impossible. • Furthermore, it is a prerequisite to identify the most important time scales associated with the regulation problem, and then to select the regulator, prediction and adaptation reinforcements accordingly. In the simplified MD example, the most important time scales belong to the physical system and the predictor-adaptor system. In the real world, the time scale of the dynamics of the propulsion units will also be important. It is these (e.g. thrusters, water jets, propellers or rudders) that must physically implement the commands from the regulator, and they are typically significantly faster than the dynamic system, in this case a floating vessel, to be regulated. • Furthermore, it is advantageous to avoid measurement noise unnecessarily affecting the physical system through the propulsion units, which can be achieved by controlling the rate at which the adaptive estimate is fed into the control loop, for example by using filtering. This rate must correspond to what is physically possible with the propulsion units and at the same time avoid unnecessary wear.

Kort oppsummert er de fundamentale aspektene ved MPAC som følger: Briefly summarized, the fundamental aspects of MPAC are as follows:

1. Alle modellusikkerhetene samles i én enkelt variabel som skal estimeres. 1. All the model uncertainties are collected in a single variable to be estimated.

2. Det adaptive estimatet drives av prediksjonsfeilen og ikke av reguleringsfeilen. 2. The adaptive estimate is driven by the prediction error and not by the regulation error.

3. Dynamikken til prediksjonsfeilen stabiliseres gjennom virtuell tilbakekobling i prediktoren. 4. Hvis tilgjengelig vil prediktoren bruke en nominell matematisk modell av systemet som skal reguleres. En slik modell er imidlertid ikke påkrevd. 3. The dynamics of the prediction error is stabilized through virtual feedback in the predictor. 4. If available, the predictor will use a nominal mathematical model of the system to be regulated. However, such a model is not required.

Det er kombinasjonen av disse aspektene som gir MPAC sine unike egenskaper. Eksempelet med MD-systemet viser MPAC-konseptet i sin enkleste og mest grunnleggende form, men konseptet gjelder generelt og kan anvendes for vilkårlig store og komplekse systemer. It is the combination of these aspects that gives MPAC its unique properties. The example of the MD system shows the MPAC concept in its simplest and most basic form, but the concept is generally applicable and can be applied to arbitrarily large and complex systems.

Med den foreliggende oppfinnelsen oppnås gjennom MPAC en ny adaptiv regulatorløsning som er motivert av ulempene ved PID-regulatorens integralvirkning. MPAC representerer en noe mer kompleks metode enn standard PID, men løser samtidig de to fundamentale utfordringene med adaptiv regulering. Sammenlignet med PID og standard adaptive regulatorer som MR AC kan MPAC adaptere kontinuerlig uavbrutt og samtidig raskere, uten samme type fare for ustabiliteter i lukket sløyfe. MPAC sin rolle er å hjelpe den nominelle regulatoren med å eliminere totalsystemets usikkerheter, samt å gi robusthet hvis ukjente hendelser inntreffer underveis. With the present invention, a new adaptive controller solution is achieved through MPAC, which is motivated by the disadvantages of the PID controller's integral action. MPAC represents a somewhat more complex method than standard PID, but at the same time solves the two fundamental challenges of adaptive regulation. Compared to PID and standard adaptive controllers such as MR AC, MPAC can adapt continuously without interruption and at the same time faster, without the same type of danger of closed-loop instabilities. MPAC's role is to help the nominal regulator to eliminate the total system's uncertainties, as well as to provide robustness if unknown events occur along the way.

Denne måten å løse dynamisk posisjonering av flytende fartøy på vil ha store fordeler ettersom fartøyene er utsatt for mange påvirkninger som ikke lar seg måle på en enkel måte. This way of solving dynamic positioning of floating vessels will have great advantages, as the vessels are exposed to many influences that cannot be measured in a simple way.

Ytterligere fordelaktige trekk og detaljer ved den foreliggende oppfinnelsen vil fremgå av den etterfølgende eksempelbeskrivelsen. Further advantageous features and details of the present invention will be apparent from the following exemplary description.

Eksempel Example

Den foreliggende oppfinnelsen vil nedenfor bli beskrevet mer detaljert med henvisning til de vedlagte tegningene, hvor: The present invention will be described below in more detail with reference to the attached drawings, where:

Fig. 1 viser en prinsippskisse av et DP-system for et flytende fartøy, Fig. 1 shows a schematic diagram of a DP system for a floating vessel,

Fig. 2 viser en prinsippskisse av et MPAC prediktor-adaptor-system i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen, og Fig. 3 viser en prinsippskisse for absolutt og relativ dynamisk posisjonering av flytende fartøy ved bruk av modellprediktiv adaptiv regulering. Fig. 2 shows a principle sketch of an MPAC predictor-adaptor system in accordance with the present invention, and Fig. 3 shows a principle sketch for absolute and relative dynamic positioning of floating vessels using model predictive adaptive regulation.

Henviser nå til Figur 1 som viser en prinsippskisse av et eksempel på et typisk DP-system (dynamisk posisjonering, DP) for et flytende fartøy 100 bestående av de viktigste komponentene referansesystem 40, regulatorenhet 50, estimator 13, sensorer og målesystem(er) 60, samt fremdriftsenheter 20. Fremdriftsenhetene 20 for fartøyet 100 vil typiske være thrustere, men kan også være propeller, vannjet eller ror. Regulatorenheten 50 vil være forsynt med midler og/eller programvare for å beregne optimal kraftkommando (ønsket totalt kraftpådrag) for alle fremdriftsenhetene 20 for å få fartøyet 100 til å ligge i ønsket posisjon, ønsket retning eller følge en ønsket bevegelse spesifisert av en operatør eller et eksternt system (ytterligere forklart nedenfor). I tillegg vil regulatorenheten 50 være forsynt med midler og/eller programvare for kraft/moment-allokering for å fordele kraftkommandoen til individuelle kraftkommandoer (settpunkter) for de ulike fremdriftsenhetene 20. Det skal påpekes at det sistnevnte også kan innrettes i en separat enhet dersomønskelig. Referring now to Figure 1 which shows a schematic diagram of an example of a typical DP system (dynamic positioning, DP) for a floating vessel 100 consisting of the most important components reference system 40, regulator unit 50, estimator 13, sensors and measurement system(s) 60 , as well as propulsion units 20. The propulsion units 20 for the vessel 100 will typically be thrusters, but can also be propellers, water jets or rudders. The regulator unit 50 will be provided with means and/or software to calculate the optimal power command (desired total power input) for all the propulsion units 20 to make the vessel 100 lie in the desired position, the desired direction or follow a desired movement specified by an operator or a external system (further explained below). In addition, the regulator unit 50 will be provided with means and/or software for force/torque allocation to distribute the force command to individual force commands (setpoints) for the various propulsion units 20. It should be pointed out that the latter can also be arranged in a separate unit if desired.

Estimatoren 13 er innrettet for å tilveiebringe estimerte tilstandsvariable for fartøyet, så som estimert posisjon, hastighet, o.l. I tillegg kan estimatoren tilveiebringe estimat av eksterne krefter og krefter fra fremdriftsenhetene. The estimator 13 is designed to provide estimated state variables for the vessel, such as estimated position, speed, etc. In addition, the estimator can provide estimates of external forces and forces from the propulsion units.

I et DP-system bestemmes fartøyets posisjon på bakgrunn av målinger i ett eller flere posisjons-referansesystemer (ytterligere forklart nedenfor). Fra posisjonsreferansesystemene får man posisjon til et referansepunkt som er fast i fartøyet eller relativt til fartøyets retning. In a DP system, the vessel's position is determined on the basis of measurements in one or more position reference systems (further explained below). From the position reference systems, you get the position of a reference point that is fixed in the vessel or relative to the vessel's direction.

Henviser nå til Fig. 3 som viser en prinsippskisse for absolutt og relativ dynamisk posisjonering av et flytende fartøy 100 ved bruk av modellprediktiv adaptiv regulering som beskrevet i den generelle delen av oppfinnelsen ovenfor, samt at det også henvises til Fig. 1 og 2. Now refer to Fig. 3 which shows a principle diagram for absolute and relative dynamic positioning of a floating vessel 100 using model predictive adaptive regulation as described in the general part of the invention above, and that reference is also made to Figs. 1 and 2.

For dynamisk posisjonering av flytende fartøyer 100 implementeres et adaptivt estimat for fartøyet 100 som benyttes for forbedret styring av fartøyet 100. For dynamic positioning of floating vessels 100, an adaptive estimate for the vessel 100 is implemented which is used for improved control of the vessel 100.

Systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen kan deles opp som følger; referansesystem 40, reguleringsenhet 50, fremdriftsenhet 20, fartøy 100, målesystem 60 og modellprediktiv adaptiv regulator 70 i form av en fartøysprediktor 71 og en adapsjonslov 72 som tilveiebringer et adaptivt estimat 73. Målesystemet 60 kan omfatte en eller flere av følgende systemer eller sensorer: GNSS (Globalt navigasjonssatellitt-system) eller DGPS (Differensiert globalt posisjonerings- system) for absolutt posisjons-/hastighetsmåling, The system in accordance with the present invention can be divided as follows; reference system 40, regulation unit 50, propulsion unit 20, vessel 100, measurement system 60 and model predictive adaptive regulator 70 in the form of a vessel predictor 71 and an adaptation law 72 which provides an adaptive estimate 73. The measurement system 60 may comprise one or more of the following systems or sensors: GNSS (Global Navigation Satellite System) or DGPS (Differentiated Global Positioning system) for absolute position/velocity measurement,

treghetssensorer eller andre sensorer for måling av en eller flere av bevegelser, inertial sensors or other sensors for measuring one or more of movements,

akselerasjoner, retning, så som MRU (Motion Reference Unit), VRU (Vertical Reference Unit), Gyro, kompass, accelerations, direction, such as MRU (Motion Reference Unit), VRU (Vertical Reference Unit), Gyro, compass,

DARPS - differensiell absolutt og relativ posisjonssensor, DARPS - differential absolute and relative position sensor,

H PR - hydroakustisk posisjonsreferansesystem, H PR - hydroacoustic position reference system,

systemer/sensorer innrettet for relativ posisjonering basert på mikrobølgeteknologi, systemer/sensorer innrettet for relativ posisjonering basert på lasermåling, systemer/sensorer innrettet for relativ posisjonering basert på radarteknologi, systems/sensors designed for relative positioning based on microwave technology, systems/sensors designed for relative positioning based on laser measurement, systems/sensors designed for relative positioning based on radar technology,

sensorer som måler båtens dreierate (Rate of turn sensor). sensors that measure the boat's rate of turn (Rate of turn sensor).

Dette er alle systemer eller sensorer som er godt kjent for en fagmann innenfor dette området og som ikke trenger noen utdypende forklaring. Vanligvis vil et DP-system omfatte flere av disse systemene eller sensorene slik at ved feil i et/en av systemene/sensorene kan dette kompenseres for eller elimineres ved bruk av informasjon fra de andre systemene/sensorene. These are all systems or sensors that are well known to a person skilled in the art and do not need any further explanation. Usually, a DP system will include several of these systems or sensors so that in the event of an error in one of the systems/sensors, this can be compensated for or eliminated by using information from the other systems/sensors.

I tillegg til dette kan målesystemet 60 omfatte sensorer for måling av eksterne krefter, så som vindmåler og/eller bølgemåler. Videre kan DP-systemets evne til estimering av krefter benyttes for dette formålet, samt at det kan innrettes egne spesialsensorer for måling av eksterne krefter. In addition to this, the measurement system 60 can include sensors for measuring external forces, such as wind gauges and/or wave gauges. Furthermore, the DP system's ability to estimate forces can be used for this purpose, and special sensors can be installed for measuring external forces.

Regulatorenheten 50 får sitt referansesignal (bevegelsesreferanse) 41 fra et referansesystem 40. Referansesignalet 41 kan inneholde referanser for bl.a. posisjon, hastighet, akselerasjon o.l. Regulatorenheten 50 består fortrinnsvis av en modellbasert foroverkobling og en PD-type tilbakekobling. The regulator unit 50 receives its reference signal (motion reference) 41 from a reference system 40. The reference signal 41 can contain references for e.g. position, speed, acceleration etc. The regulator unit 50 preferably consists of a model-based forward link and a PD-type feedback link.

Referansesystemet 40 genererer ved hjelp av en referansegenerator 42 referansesignalet 41 for fartøyet 100 basert på settpunkter gitt fra operatør/ruteplanlegger 43 som gir et ønsket referansesignal 44 som fartøyet 100 skal styres etter. En ruteplan definerer et sett med såkalte veipunkter (absolutte og/eller relative posisjoner på en rute) som definerer hvor fartøyet skal kjøre. I en slik ruteplan ligger også informasjon om hastighet og svingradius. Operatør kan også overstyre detønskede referansesignalet 44 ved behov dersom operasjonelle forhold skulle kreve det. Videre omfatter systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen som nevnt en modellprediktiv adaptiv regulator 70 som er innrettet med en adapsjonslov 72 (i form av en datamaskinkjørbar algoritme, implementert som hardware/maskinvare eller en kombinasjon) som tilveiebringer et adaptivt estimat 73 som drives av en prediksjonsfeil 74 gitt av avvik mellom prediktert bevegelsesestimat, som beregnes av fartøysprediktoren 71 som omfatter en simulert dynamisk matematisk modell av totalsystemet (fartøyet 100 med fremdriftsenheter 20, samt annet utstyr som bidrar til kraftbalansen for fartøyet 100 som f.eks. anker, kraner, vind, sjøstrøm, osv.), og målt bevegelse. The reference system 40 generates with the help of a reference generator 42 the reference signal 41 for the vessel 100 based on set points given by the operator/route planner 43 which provides a desired reference signal 44 according to which the vessel 100 is to be controlled. A route plan defines a set of so-called waypoints (absolute and/or relative positions on a route) that define where the vessel will travel. Such a route plan also contains information on speed and turning radius. The operator can also override the desired reference signal 44 if necessary, should operational conditions require it. Furthermore, the system in accordance with the present invention as mentioned comprises a model-predictive adaptive regulator 70 which is equipped with an adaptation law 72 (in the form of a computer-executable algorithm, implemented as hardware/hardware or a combination) which provides an adaptive estimate 73 which is operated by a prediction error 74 given by deviation between predicted movement estimate, which is calculated by the vessel predictor 71 which comprises a simulated dynamic mathematical model of the total system (the vessel 100 with propulsion units 20, as well as other equipment that contributes to the power balance for the vessel 100 such as anchors, cranes, wind , sea current, etc.), and measured movement.

Referansesystemet 40, regulatorenheten 50, målesystemet 60 og den modellprediktive adaptive regulatoren 70 kjøres i en eller flere programmoduler på en eller flere datamaskiner/ prosessorenheter (ikke vist) på fartøyet 100. The reference system 40, the regulator unit 50, the measurement system 60 and the model-predictive adaptive regulator 70 are run in one or more program modules on one or more computers/processor units (not shown) on the vessel 100.

Fartøysprediktoren 71 kan bruke posisjons- og bevegelsesmålinger for fartøyet 100, målinger av værkrefter og målinger av operasjonelt utstyr som input i den dynamiske matematiske modellen. The vessel predictor 71 can use position and movement measurements for the vessel 100, measurements of weather forces and measurements of operational equipment as input in the dynamic mathematical model.

I et typisk eksempel vil inngangsdata for fartøysprediktoren 71 være fartøyets 100 kommanderte kraftkommando (kraftpådrag), samt målt/estimert posisjon, bevegelse og krefter fra omgivelsene som vind, sjøstrøm, bølger, anker, osv. Vindkraft og -retning måles typisk med en vindmåler på fartøyet 100.1 dette eksempelet er det bare beskrevet bruk av thrustere som fremdriftsenheter 20 for fartøyet 100, men fartøyet 100 kan også være utstyrt med propeller og ror i tillegg eller i stedet for thrustere, og den foreliggende oppfinnelsen kan anvendes på samme måte også for andre fremdriftsenheter enn thrustere. Bølger og bølgeretning kan eksempelvis måles med bruk av laser, radar eller estimeres i DP-programvare. Sjøstrøm estimeres typisk også i DP-programvare. In a typical example, input data for the vessel predictor 71 will be the vessel's 100 commanded force command (force command), as well as measured/estimated position, movement and forces from the environment such as wind, sea current, waves, anchor, etc. Wind force and direction are typically measured with an anemometer on the vessel 100.1 this example only describes the use of thrusters as propulsion units 20 for the vessel 100, but the vessel 100 can also be equipped with propellers and rudders in addition to or instead of thrusters, and the present invention can be used in the same way also for other propulsion units than thrusters. Waves and wave direction can, for example, be measured using a laser, radar or estimated in DP software. Sea currents are typically also estimated in DP software.

Hvordan systemet i samsvar med den foreliggende oppfinnelsen fungerer vil nå bli beskrevet. Referansesystemet 40 setter som nevnt ovenfor opp referansesignal (bevegelsesreferanse) 41 for fartøyet 100. Referansesignalet 41 benyttes som input til regulatorenheten 50 som styrer fartøyet 100 for å oppnå det nevnte referansesignalet 41. Dette gjøres ved at regulatorenheten 50 er forsynt med midler og/eller programvare for å beregne optimal kraftkommando (ønsket totalt kraftpådrag) for å få fartøyet 100 til å følge detønskede referansesignalet 41 som angir ønsket posisjon, retning og/eller bevegelse. Regulatorenheten 50 er videre forsynt med midler og/eller programvare for kraft-/moment-allokering for å fordele den optimale kraftkommandoen til individuelle kraftkommandoer (settpunkter) for de ulike fremdriftsenhetene 20 basert på gitte kriterier, så som thrusterbegrensninger, skrogbegrensninger, energibegrensninger, thruster-effektivitet, osv. Dette er noe som er godt beskrevet i kjent teknikk og som en fagmann innenfor området vil ha god kjennskap til slik at dette ikke trenger å utdypes ytterligere. Samtidig med dette benyttes det adaptive estimatet 73 til kompensering av kraftkommandoen (kraftpådraget) fra regulatorenheten 50 for å motvirke effektene av umodellert dynamikk, usikkerhet i modellparametre, samt varierende eksterne krefter fra naturen eller operasjonelt utstyr. How the system in accordance with the present invention works will now be described. As mentioned above, the reference system 40 sets up a reference signal (motion reference) 41 for the vessel 100. The reference signal 41 is used as input to the regulator unit 50 which controls the vessel 100 to obtain the aforementioned reference signal 41. This is done by the regulator unit 50 being provided with means and/or software to calculate the optimal force command (desired total force input) to make the vessel 100 follow the desired reference signal 41 which indicates the desired position, direction and/or movement. The regulator unit 50 is further provided with means and/or software for force/torque allocation to allocate the optimal force command to individual force commands (setpoints) for the various propulsion units 20 based on given criteria, such as thruster limitations, hull limitations, energy limitations, thruster- efficiency, etc. This is something that is well described in the prior art and which a specialist in the field will have a good knowledge of so that this does not need to be elaborated further. At the same time, the adaptive estimate 73 is used to compensate for the force command (force input) from the regulator unit 50 to counteract the effects of unmodelled dynamics, uncertainty in model parameters, as well as varying external forces from nature or operational equipment.

Ettersom fartøysprediktoren 71 er basert på en dynamisk matematisk modell av totalsystemet, dvs. fartøyet 100 med fremdriftsenheter 20, samt eventuelt eksterne krefter fra operasjonelt utstyr eller naturen som påvirker kraftbalansen for fartøyet 100, er den innrettet for sanntids simulering og prediktering av totalsystemets oppførsel. Desto bedre kunnskap man har om den dynamiske matematiske modellen av totalsystemet, desto bedre vil regulatorenheten 50 virke, og desto mindre usikkerhet må den modellprediktive adaptive regulatoren 70 kompensere for. Således vil det være en fordel at den dynamisk matematiske modellen er så riktig som mulig. Avviket mellom prediktert bevegelsesestimat fra fartøysprediktoren 71 og målinger fra målesystemet 60 gir en prediksjonsfeil 74 som driver det adaptive estimatet 73 som basert på dette både justerer kraftkommandoen (kraftpådraget) satt av regulatorenheten 50 for fremdriftsenhetene 20 (thrustere, ror, propeller, o.l.), samt at prediksjonsfeilen 74 også benyttes til å oppdatere fartøysprediktoren 71. As the vessel predictor 71 is based on a dynamic mathematical model of the total system, i.e. the vessel 100 with propulsion units 20, as well as any external forces from operational equipment or nature that affect the force balance for the vessel 100, it is designed for real-time simulation and prediction of the behavior of the total system. The better knowledge one has of the dynamic mathematical model of the overall system, the better the regulator unit 50 will work, and the less uncertainty the model-predictive adaptive regulator 70 must compensate for. Thus, it would be an advantage that the dynamic mathematical model is as correct as possible. The discrepancy between the predicted movement estimate from the vessel predictor 71 and measurements from the measurement system 60 gives a prediction error 74 which drives the adaptive estimate 73 which, based on this, both adjusts the force command (force input) set by the regulator unit 50 for the propulsion units 20 (thrusters, rudder, propeller, etc.), as well as that the prediction error 74 is also used to update the vessel predictor 71.

Dette medfører at man oppnår en god og presis regulering uavhengig av endringer i systemets parametere og eksterne krefter, gitt at det er fysisk mulig å kompensere for disse endringene ved hjelp av systemets fremdriftsenheter 20. This means that good and precise regulation is achieved regardless of changes in the system's parameters and external forces, given that it is physically possible to compensate for these changes using the system's propulsion units 20.

Man oppnår videre raskere respons når forstyrrelser fra omgivelsene endrer seg, og man unngår sprang i fremdriftsenhetene 20 ved plutselig endring av referansesignalet 41 for fartøyet 100. A faster response is also achieved when disturbances from the surroundings change, and jumps in the propulsion units 20 are avoided when the reference signal 41 for the vessel 100 suddenly changes.

Gjennom kontinuerlig oppdatering av fartøysprediktoren 71 kan man sørge for at denne til enhver tid best mulig gjenspeiler totalsystemets dynamikk. By continuously updating the vessel predictor 71, it can be ensured that it best reflects the dynamics of the overall system at all times.

En annen fordel med den foreliggende oppfinnelsen er at den modellprediktive adaptive regulatoren kan integreres med eksisterende DP-systemer og dersom ønskelig også fjernes uten at det vil medføre endringer i det opprinnelige DP-systemet. Another advantage of the present invention is that the model-predictive adaptive regulator can be integrated with existing DP systems and, if desired, also removed without causing changes to the original DP system.

Den foreliggende oppfinnelsen medfører også økt sikkerhet ved at flere modellprediktive adaptive regulatorer kan innrettes på prosessorenheter som kjører sømløst i parallell og som kan ta over dersom det oppstår feil på en aktiv prosessorenhet. The present invention also results in increased security in that several model-predictive adaptive regulators can be arranged on processor units that run seamlessly in parallel and which can take over if an error occurs on an active processor unit.

Modifikasjoner Modifications

Selv om det ovenfor er beskrevet at det benyttes en regulatorenhet for alle fremdriftsenhetene så er det klart at den foreliggende oppfinnelsen også kan være innrettet med en (lokal) regulatorenhet for hver av fremdriftsenhetene. I dette ligger det også at man kan innrette den modellprediktive regulatoren på underliggende nivåer i reguleringssystemet, så som knyttet til hver fremdriftsenhet, dvs. regulering av indre sløyfer. I tillegg kan den modellprediktive regulatoren også benyttes i regulering av ytre sløyfer, som f.eks. i referansesystemet, samt også i målesystemet for estimering av ukjente tilstandsvariable. Although it is described above that a regulator unit is used for all the propulsion units, it is clear that the present invention can also be equipped with a (local) regulator unit for each of the propulsion units. This also means that you can adjust the model-predictive regulator at underlying levels in the regulation system, such as those linked to each propulsion unit, i.e. regulation of inner loops. In addition, the model-predictive controller can also be used in the regulation of outer loops, such as e.g. in the reference system, as well as in the measurement system for estimating unknown state variables.

Claims

1. Method for dynamic positioning of a floating vessel (100) in water using propulsion units (20) for propulsion and positioning of the vessel (100), where the method comprises: - use of a regulator unit (50) for controlling the propulsion units (20) for controlling the floating vessel (100) based on prior knowledge of the properties of the total system consisting of vessel (100), propulsion units (20), natural forces and operational forces, characterized in that the method further comprises: - use of a model-predictive adaptive regulator (70), which model predictive adaptive controller (70) is provided with a vessel predictor (71), which aggregates the sum of all the model uncertainties in a single variable to be estimated, and an adaptation law (72) which provides an adaptive estimate (73) driven by a prediction error ( 74) given by deviations between predicted motion estimate from the vessel predictor (71) and motion measurements from a measurement system (60), which adaptive es timat (73) is used to compensate for the power command for the propulsion units (20) from the regulator unit (50) to counteract the effects of unmodelled dynamics, uncertainty in model parameters, as well as external forces that affect the power balance for the vessel (100).

2. Method in accordance with patent claim 1, characterized by using the vessel predictor (71) for real-time simulation and prediction of the overall system's behavior to calculate a predicted movement estimate using a dynamic mathematical model of the vessel (100), as well as possibly information about external forces from nature or operational equipment that affects the power balance of the vessel (100).

3. Method in accordance with patent claim 1, characterized in that it includes measurement of movement and/or direction of the vessel (100), as well as possibly measurement of external forces that affect the vessel's (100) force balance using one or more of the following systems or sensors: -GNSS or DGPS, - inertial sensors, such as MRU (Motion Reference Unit), VRU (Vertical Reference Unit), - Gyro, - compass, - DARPS - differential absolute and relative position sensor, - HPR - hydroacoustic position reference system, - systems /sensors designed for relative positioning based on microwave technology, - systems/sensors designed for relative positioning based on laser measurement, - systems/sensors designed for relative positioning based on radar technology, - sensors that measure the boat's rate of turn (Rate of turn sensor), - sensors for measurement of external forces, - the DP system's estimation of external forces.

4. Method in accordance with patent claim 1, characterized by stabilizing the prediction error (74) through feedback in the vessel predictor (71).

5. Method in accordance with patent claim 1, characterized by using the prediction error (74) to update the vessel predictor (71).

6. Method in accordance with patent claim 1, characterized by operating the regulator unit (50) with a reference signal (41) for the vessel (100) generated from a route planner and/or manual settings from an operator (43).

7. System for dynamic positioning of a floating vessel (100) in water, where the vessel (100) is provided with propulsion units (20) for propulsion and positioning of the vessel (100), a regulator unit (50) for controlling the propulsion units (20) for controlling the vessel (100) based on prior knowledge of the properties of the total system consisting of vessel (100) with propulsion units (20), possibly natural forces and operational forces, characterized in that the system further comprises: - a model predictive adaptive regulator (70) comprising a vessel predictor ( 71), which aggregates the sum of all the model uncertainties into a single variable to be estimated, and an adaptation law (72) that provides an adaptive estimate (73) driven by a prediction error (74) given by deviation between predicted motion estimate from the vessel predictor (71) and movement measurements from a measurement system (60), which adaptive estimate (73) is used for compensation of force command for the propulsion units (20) from the regulator units n (50) to counteract the effects of unmodelled dynamics, uncertainty in model parameters, as well as external forces that affect the power balance for the vessel (100).

8. System in accordance with patent claim 7, characterized in that the vessel predictor (71) is provided with a dynamic mathematical model of the total system, and is also designed to receive information about external forces from nature or operational equipment that affect the power balance for the vessel (100), for real-time simulation and prediction of the total system's behavior.

9. System in accordance with patent claim 7, characterized in that the measurement system (60) comprises one or more of the following systems or sensors: - GNSS or DGPS, - inertial sensors, such as MRU (Motion Reference Unit), VRU (Vertical Reference Unit), - Gyro, - compass, - DARPS - differential absolute and relative position sensor, - HPR - hydroacoustic position reference system, - systems/sensors designed for relative positioning based on microwave technology, - systems/sensors designed for relative positioning based on laser measurement, - systems/sensors designed for relative positioning based on radar technology, - sensors that measure the boat's rate of turn (Rate of turn sensor), - sensors for measuring external forces, - the DP system's estimation of external forces.

10. System in accordance with one of patent claims 7-9, characterized in that the system comprises a reference system (40) arranged to receive a route plan (44) and/or manual setting of set points for the vessel (100) from an operator and/or route planner (43), and is arranged to generate a reference signal (41) for the vessel (100) by means of a reference generator (42).

11. System in accordance with one of patent claims 7-10, characterized in that the regulator unit (50) is driven by the reference signal (41) from the reference generator (42).