本發(fā)明涉及的是一種船舶減搖鰭控制方法，特別是一種船舶減搖鰭-翼鰭矢量控制面增效節(jié)能控制方法。

背景技術(shù)：

船舶減搖鰭是一種主動控制式減搖裝置，已被公認為是船舶減搖的有效技術(shù)，減搖效果較為理想，已被國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于各種船舶。對于不可收放式減搖鰭系統(tǒng)，主要由鰭及機械傳動裝置，驅(qū)動鰭的伺服系統(tǒng)和減搖控制器等構(gòu)成。對于裝有兩對不可收放式船舶減搖控制系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)原理圖如圖1所示。

不可收放式減搖鰭對其流體動力要求是鰭在正、負轉(zhuǎn)角時升力對稱，升力要大，阻力要小，轉(zhuǎn)鰭力矩小，機械強度高，小展弦比。根據(jù)這些約束及工程上的限制，就完全決定了鰭的形狀和剖面。此外，出于工程上和技術(shù)上考慮，鰭的最大轉(zhuǎn)角也必須有機械限位(一般最大不宜超過30°)，鰭伺服系統(tǒng)驅(qū)動功率也限制了鰭面積為有限值。因此，在鰭展弦比和鰭面積固定的條件下，鰭能提供的升力(最大升力)也就隨之確定，其減搖能力也隨之確定。使得現(xiàn)有船舶減搖鰭的減搖效果受到了限制。另一方面，驅(qū)動鰭伺服機構(gòu)是大功率系統(tǒng)，能量消耗較大，故節(jié)能控制技術(shù)也是需要考慮的問題。

綜上所述，如何提高不可收放式船舶減搖鰭控制系統(tǒng)減搖效果，降低能耗成為船舶控制界的一個關(guān)注課題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種能有效地通過鰭及翼鰭矢量面智能控制提高減搖效果，降低能耗的船舶減搖鰭與翼鰭矢量控制方法。

本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：

第一步：橫搖傳感器測得船舶當(dāng)前時刻的橫搖信息，送入船舶減搖智能調(diào)節(jié)器；

第二步：針對當(dāng)前橫搖信息，進行船舶減搖魯棒控制算法解算，得出減搖所需的橫搖扶正控制力矩；

第三步：針對所需橫搖扶正力矩，進行鰭角與翼鰭角智能決策算法解算，得到所需的鰭角與翼鰭角指令信號；

第四步：將鰭角與翼鰭角的指令信號經(jīng)異步串行通信接口傳到鰭與翼鰭伺服系統(tǒng)，對鰭及翼鰭進行驅(qū)動控制，提供所需的減搖扶正力矩，減小船舶橫搖。

本發(fā)明還可以包括：

1、第二步所述的船舶減搖魯棒控制算法具體包括：

船舶橫搖運動模型即Conolly模型為：

式中：I_x-----船舶對x軸的轉(zhuǎn)動慣量，ΔI_x-----船舶對x軸的附加轉(zhuǎn)動慣量，-----橫搖角，2N_p-----每單位橫搖角速度的船舶阻尼力矩，W-----船舶排水量，h-----橫穩(wěn)心高，K_f(α_f,β_f)-----鰭/翼鰭產(chǎn)生的橫搖力矩，K_d-----船舶受到的橫搖干擾力矩。

設(shè)考慮模型中的參數(shù)不確定性，有：

將船舶橫搖運動寫成如下狀態(tài)方程的形式：

其中，x＝[x₁ x₂]^T，u＝K_f(α_f,β_f)，w₁＝K_d，

C＝[0 1]^T；

將上述船舶橫搖運動狀態(tài)方程化為標準形式：

其中：

ΔB₁＝0_2×1

[ΔA ΔB₁]＝HF[E₁ E₂]

E₁＝I_2×2E₂＝0_2×1

F是不確定對角陣，滿足F^TF≤I，

將上述標準形式展開得船舶減搖控制系統(tǒng)狀態(tài)空間實現(xiàn)為：

2、第三步中所述鰭角與翼鰭角智能決策算法具體包括：

首先，分析鰭伺服系統(tǒng)和翼鰭伺服系統(tǒng)所需克服的負載力矩，由負載力矩對鰭角、翼鰭角積分，建立鰭與翼鰭驅(qū)動能量方程；

然后，采用基于不可行度的改進遺傳算法優(yōu)化鰭角與翼鰭角，得到一組對應(yīng)系統(tǒng)能耗最小的鰭角與翼鰭角組合。

3、所述船舶減搖智能調(diào)節(jié)器采用3片DSP的TMS320C6713芯片作為系統(tǒng)控制器芯片，一片作為減搖魯棒調(diào)節(jié)器，實現(xiàn)減搖魯棒調(diào)節(jié)算法解算；另兩片DSP作為智能矢量決策器載體，實現(xiàn)鰭角與翼鰭角智能決策算法，以能量驅(qū)動方程作為適應(yīng)度函數(shù)，計算各子種群中個體適應(yīng)度值，實現(xiàn)遺傳算法的計算過程。

4、所述鰭與翼鰭伺服系統(tǒng)中、鰭伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與翼鰭的伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相同，所述鰭伺服系統(tǒng)采用伺服電機同軸連接減速器和傳動裝置的電驅(qū)動伺服控制，由高速小轉(zhuǎn)矩向低速大轉(zhuǎn)矩的轉(zhuǎn)變，帶動鰭按照給定指令旋轉(zhuǎn)，采用DSP芯片TMS320F28335作為系統(tǒng)控制器，實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和串口通信，采用伺服電機驅(qū)動器作為系統(tǒng)的驅(qū)動裝置，采用絕對式編碼器對鰭位置進行檢測，編碼器安裝在鰭軸處，減搖鰭伺服系統(tǒng)的控制器DSP實現(xiàn)位置環(huán)調(diào)節(jié)，通過內(nèi)環(huán)的速度環(huán)和電流環(huán)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對減搖鰭的位置伺服控制。

本發(fā)明提供了一種不可收放式減搖鰭-翼鰭矢量控制面增效節(jié)能減搖控制技術(shù)。

鰭-翼鰭矢量控制面就是在普通鰭的后緣開襟，形成一個可控可動面的翼鰭，與主鰭構(gòu)成兩個可相互獨立的矢量控制面。根據(jù)流體力學(xué)理論，當(dāng)鰭的升力系數(shù)一定時，其鰭的升力隨其攻角的增加而增大，隨其攻角的減小而減小，當(dāng)鰭的攻角達到臨界最大值時，其升力也達到最大值。鰭的升力系數(shù)與鰭表面的曲率有關(guān)，鰭的升力系數(shù)隨其曲率的增加而增大。在鰭展弦比和鰭剖面幾何形狀相同條件下，后緣帶有翼鰭的組合鰭升力系數(shù)可大大增加。翼鰭相當(dāng)于一個調(diào)整組合鰭表面曲率的可動面，其實質(zhì)上是提供了兩個控制面，通過鰭/翼鰭的運動控制，提供船舶減搖所需的扶正控制力矩。

本發(fā)明提供的船舶減搖鰭/翼鰭智能矢量控制系統(tǒng)技術(shù)在設(shè)計海情下，能有效地通過鰭/翼鰭矢量面智能控制提高減搖效果，降低能耗，在高于設(shè)計海情下，能大大提高組合鰭矢量控制面的扶正控制能力，保障系統(tǒng)正常工作，有效減小船舶橫搖，提高系統(tǒng)全天候適航性和可靠性。系統(tǒng)在五級海情下，標稱參數(shù)，正橫浪下減搖律高于96％，能耗下降22％；五級海情下，系統(tǒng)參數(shù)攝動30％，正橫浪下減搖效率高于95％，能耗下降8.1％。

附圖說明

圖1不可收放式船舶減搖鰭控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖；

圖2船舶減搖鰭/翼鰭智能矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖；

圖3智能決策分配器程序流程圖；

圖4鰭/翼鰭轉(zhuǎn)動過程分解示意圖；

圖5智能決策分配器并行遺傳算法決策流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖舉例對本發(fā)明作進一步描述。

圖1為目前工程上應(yīng)用的不可收放式船舶減搖鰭控制系統(tǒng)原理結(jié)構(gòu)圖，主要由鰭及機械傳動裝置，驅(qū)動鰭的伺服系統(tǒng)和減搖控制器等構(gòu)成。

圖2為船舶減搖鰭/翼鰭智能矢量控制系統(tǒng)原理結(jié)構(gòu)圖。結(jié)合圖2，本發(fā)明以配裝不可收放式兩對鰭水面艦船為研究對象。控制系統(tǒng)由兩對主鰭及伺服系統(tǒng)、兩對翼鰭及伺服系統(tǒng)、橫搖信息檢測傳感器、減搖智能矢量控制器等構(gòu)成。減搖智能矢量控制器具有橫搖減搖調(diào)節(jié)器、鰭角/翼鰭角智能分配決策器、航速、浪級自動增益調(diào)整等功能。系統(tǒng)輸出量為橫搖角，控制量為前左鰭角、前坐翼鰭角、前右鰭角、前右翼鰭角、后左鰭角、后左翼鰭角、后右鰭角、后右翼鰭角等。

結(jié)合圖3，船舶減搖鰭-翼鰭智能矢量控制策略的程序設(shè)計分為初始化程序設(shè)計、串口通信程序設(shè)計、魯棒調(diào)節(jié)器程序設(shè)計、遺傳算法程序設(shè)計及McBSP通信模塊程序設(shè)計等五個組成部分。算法具體工作流程如下：通過上位機發(fā)送的當(dāng)前時刻船舶當(dāng)前的橫搖角數(shù)據(jù)，通過橫搖魯棒調(diào)節(jié)器的運算，得到船舶所需的橫搖扶正控制力矩，經(jīng)鰭角-翼鰭角智能決策分配器中的并行遺傳算法分配，分配給出鰭角/翼鰭角指令信號，通過串口發(fā)送到鰭/翼鰭伺服系統(tǒng)中，并等待下一次上、下位機數(shù)據(jù)的發(fā)送。

結(jié)合圖3，其中的船舶減搖魯棒控制算法說明如下：

船舶橫搖運動模型(即Conolly模型)為：

式中：I_x-----船舶對x軸的轉(zhuǎn)動慣量，ΔI_x-----船舶對x軸的附加轉(zhuǎn)動慣量，-----橫搖角，2N_p-----每單位橫搖角速度的船舶阻尼力矩，W-----船舶排水量，h-----橫穩(wěn)心高，K_f(α_f,β_f)-----鰭/翼鰭產(chǎn)生的橫搖力矩，K_d-----船舶受到的橫搖干擾力矩。

設(shè)考慮模型中的參數(shù)不確定性，具有不確定性的參數(shù)主要為有：

令x＝[x₁ x₂]^T，u＝K_f(α_f,β_f)，w₁＝K_d，船舶橫搖運動寫成如下狀態(tài)方程的形式：

C＝[0 1]^T

則船舶橫搖運動狀態(tài)方程為：

進一步得到：

有：

其中：

令將w定義為廣義干擾。并令：

得到標準形式：

其中：

ΔB₁＝0_2×1

[ΔA ΔB₁]＝HF[E₁ E₂]

E₁＝I_2×2，E₂＝0_2×1

其中：F是不確定對角陣，顯然是滿足F^TF≤I的。

將標準形式展開可得船舶減搖控制系統(tǒng)狀態(tài)空間實現(xiàn)為：

結(jié)合圖4，鰭和翼鰭轉(zhuǎn)動過程中系統(tǒng)驅(qū)動能量的表達分析如下。設(shè)k時刻的鰭角和翼鰭角分別為α_f(k)和β_f(k)，k+1時刻的鰭角和翼鰭角分別為α_f(k+1)和β_f(k+1)。由于在k時刻到k+1時刻的時間段內(nèi)鰭和翼鰭是同時轉(zhuǎn)動的，因此對鰭和翼鰭的受力分析(尤其是水動力)十分復(fù)雜。為了便于分析，將該過程分解為兩個步驟，結(jié)合圖4，鰭角先從α_f(k)轉(zhuǎn)至α_f(k+1)(翼鰭角保持不變)，然后翼鰭角從β_f(k)轉(zhuǎn)至β_f(k+1)(鰭角保持不變)。設(shè)鰭伺服系統(tǒng)的驅(qū)動力矩為M_T，翼鰭伺服系統(tǒng)的驅(qū)動力矩為M_T翼，從k時刻到k+1時刻系統(tǒng)驅(qū)動能量可由下式表示：

在轉(zhuǎn)鰭過程中，鰭伺服系統(tǒng)需要克服的力矩有：

(1)鰭受到的水動力對鰭軸的力矩M_R；

(2)鰭速變化時產(chǎn)生的慣性力矩M_J；

(3)恢復(fù)力矩M_h；

(4)摩擦力矩M_f。

由力矩平衡原理可知：

M_T＝-(M_R+M_J+M_h+M_f)

M_R在鰭伺服系統(tǒng)克服的力矩中占主要部分，有：

式中：S_p為鰭面積，b_p為水動力作用點距鰭軸的距離，C_m(α_f,β_f)為鰭扭矩系數(shù)。

對于慣性力矩M_J，有：

M_J＝-Jω

式中：J為鰭繞鰭軸的轉(zhuǎn)動慣量，ω為鰭角加速度。

對于恢復(fù)力矩M_h，有：

M_h＝h·α_f

h為鰭恢復(fù)系數(shù)。

摩擦力矩M_f按總力矩的10％計算，即有：

M_T翼的分析過程同M_T是相似的，因此有：

M_T翼＝-(M_R翼+M_J翼+M_h翼+M_f翼)

式中：M_R翼為翼鰭受到的水動力對翼鰭軸的力矩，M_J翼、M_h翼、M_f翼分別為翼鰭的慣性力矩、恢復(fù)力矩和摩擦力矩。

對于M_R翼有：

式中：S_p翼為翼鰭面積，b_p翼為水動力作用點距翼鰭軸的距離，C_m翼(α_f,β_f)為翼鰭扭矩系數(shù)。

對于M_J翼有：

M_J翼＝-J_翼ω_翼

式中：J_翼為翼鰭繞翼鰭軸的轉(zhuǎn)動慣量，ω_翼為翼鰭角加速度。

對于恢復(fù)力矩M_h翼，有：

M_h翼＝h_翼·β_f

h_翼為翼鰭恢復(fù)系數(shù)。

M_f翼的處理同M_f，有：

綜上所述，鰭/翼鰭從α_f(k)/β_f(k)轉(zhuǎn)至α_f(k+1)/β_f(k+1)時系統(tǒng)驅(qū)動能量的表達式ΔJ_f(k+1)為：

結(jié)合圖5，鰭角/翼鰭角智能決策器并行遺傳算法決策程序流程如下：

在本發(fā)明中，首先在主DSP 6713芯片中利用鰭角/翼鰭角分配規(guī)則，限定種群的編碼范圍，進行初始化種群。然后將初始化產(chǎn)生的種群個體平均分給兩個從DSP 6713中，從DSP 6713以能量驅(qū)動方程作為適應(yīng)度函數(shù)，計算各子種群中個體適應(yīng)度值。之后選出適應(yīng)度較強的個體，并通過非均勻算術(shù)交叉和高斯變異的遺傳操作，維持種群的多樣性。最后經(jīng)過設(shè)定的遺傳代數(shù)，將取出最小的適應(yīng)度值對應(yīng)的鰭角/翼鰭角指令信號分配值以及所有個體適應(yīng)度的方差值傳回主DSP6713中，進行適應(yīng)度值比較，選出適應(yīng)度值較小的一組，并利用方差值判斷是否滿足終止條件，如滿足則終止運算并把最優(yōu)的鰭角/翼鰭角指令信號分配值傳給下位機，否則將適應(yīng)度值較小的一組值傳回繼續(xù)進行遺傳操作。

本發(fā)明采用的全局型遺傳算法是一種改進型遺傳算法，可大大提高遺傳算法的搜索速度。其原理是把一個大的群體，分成若干個子種群，由于該遺傳算法對每個子種群中的個體的評價是獨立的，因此每個個體的分配在某個子種群中是任意的，個體間無需通信。每個子種群中個體的適應(yīng)度值都根據(jù)整個群體的適應(yīng)度函數(shù)進行計算。子種群內(nèi)個體之間可以任意交叉，但在整個群體上的選擇需考慮到所有子種群。

具體實現(xiàn)過程如下：

①初始化種群設(shè)計

采用浮點數(shù)編碼改善了遺傳算法的計算復(fù)雜性，提高了運算效率，便于處理復(fù)雜的決策變量約束條件，并且采用的TMS320C6713芯片為浮點型DSP，因此本發(fā)明采用具有浮點數(shù)編碼的方法選用鰭角/翼鰭角的值作為種群個體。

根據(jù)鰭角/翼鰭角限位和鰭速/翼鰭速的限制約束條件，可以得到鰭角/翼鰭角的編碼范圍。本發(fā)明中設(shè)定主DSP中初始種群數(shù)目為40，種群個體隨機分布在整個解空間內(nèi)。但由于實際中主DSP芯片產(chǎn)生的初始化種群數(shù)據(jù)過小，無法通過McBSP模塊正常通信，需將其值擴大10000倍后平均分配給2片從DSP中，從DSP得到種群個體的首先應(yīng)除以10000進行解碼，然后再進行適應(yīng)度計算以及選擇、交叉、變異操作。

②適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計

本發(fā)明直接利用鰭/翼鰭伺服系統(tǒng)能量驅(qū)動方程作為適應(yīng)度函數(shù)。系統(tǒng)能量驅(qū)動方程已經(jīng)在前面給出。

③選擇操作設(shè)計

本發(fā)明采用最優(yōu)保存策略的方法，將最優(yōu)的個體保存下來并替代經(jīng)交叉、變異后適應(yīng)度最低的個體。具體操作過程為：

a)找出當(dāng)前代適應(yīng)度值最優(yōu)和最差的個體。

b)如果當(dāng)前種群中個體適應(yīng)度的最大值優(yōu)于目前為止最好的適應(yīng)度值，則加以替換。

c)用目前為止適應(yīng)度最好個體，代替種群中最差個體。

本發(fā)明運用該策略進行選擇操作，可以保證種群中的最優(yōu)個體不會被遺傳操作所破壞，有利于遺傳算法的快速收斂性。但由于保留的最優(yōu)解有可能為局部最優(yōu)，因此其全局搜索能力不強。必須與其他的選擇操作結(jié)合起來。

④交叉操作設(shè)計

本發(fā)明采用的浮點數(shù)編碼方式，因此選取非均勻算術(shù)交叉的方式，進行交叉運算。非均勻算術(shù)交叉是指子代個體是通過兩個父代個體進行線性組合運算產(chǎn)生。兩個個體進行交叉運算可由以下公式運算：

其中，個體X_A、X_B為父代進行交叉?zhèn)€體，X_A'、X_B'為產(chǎn)生的兩子代個體，a為由進化代數(shù)決定的參數(shù)。

⑤變異操作設(shè)計

本發(fā)明采用高斯近似突變的方式，變異操作時選取一個滿足均值為P，方差為P²的高斯隨機數(shù)，加在父代個體上，產(chǎn)生變異的子代個體。其變異產(chǎn)生后代個體可由下式得出：

x'＝x+N(0,Δσ')

其中，N(0,Δσ')為一個均值為0標準差為Δσ'的獨立正態(tài)分布隨機數(shù)。

⑥終止條件設(shè)定

本發(fā)明采用種群適應(yīng)度的方差小于設(shè)定值0.001為判定準則，作為終止遺傳算法運行的條件。