本文關鍵詞：自適應混合智能優(yōu)化算法及其船舶動力定位應用研究

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【摘要】：動力定位系統(tǒng)利用推進器產生推力來抵御環(huán)境外力,從而使船舶或海洋平臺以指定艏向保持在海面某一期望位置。由于其具有工作性能不受水深影響、操作簡單方便、定位快速精確等優(yōu)點,已經成為近幾年來深海石油勘探與開發(fā)領域的關鍵技術之一。在動力定位系統(tǒng)中,高層控制器根據(jù)輸入偏差量來計算船舶消除偏差所需的力和力矩,推力分配系統(tǒng)將其轉化為各個推進器的推力及方向,底層控制器則控制推進電機帶動螺旋槳產生推力。高層控制器與底層控制器的控制參數(shù)對控制器的控制性能影響很大,適宜的控制參數(shù)能夠充分的發(fā)揮控制器的性能,使得控制效果最優(yōu)。此外,推力分配問題的優(yōu)化不僅能夠減小推力誤差,還能在降低能量能耗和設備機械磨損方面發(fā)揮積極的作用。本文以某動力定位船舶為研究對象,針對其高層控制器和底層控制器控制參數(shù)優(yōu)化問題和推力分配問題建立相關數(shù)學模型,并以較為新穎的群智能算法為基礎提出自適應混合智能優(yōu)化來對上述動力定位中的問題進行優(yōu)化處理。針對動力定位系統(tǒng)高層控制器的參數(shù)優(yōu)化問題,首先本文以自抗擾控制器為基礎根據(jù)船舶實際運動情況設計動力定位高層控制系統(tǒng),使用三個自抗擾控制器分別對船舶的縱蕩、橫蕩和艏搖運動進行控制,并分別在理想海況和四級海況下對其控制性能進行研究。然后基于該高層控制器參數(shù)情況,結合差分進化算法(DE)和生物地理學算法(BBO)提出基于DE-BBO的自適應混合智能優(yōu)化算法,該算法能夠根據(jù)迭代進程中每種搜索算子的表現(xiàn)情況自適應的選擇某種搜索算法進行下一步的搜索。最后利用自適應DE-BBO算法對控制器的參數(shù)進行優(yōu)化,使其在控制性能、魯棒性等方面得到提高。針對推力分配問題,本文結合差分進化算法和粒子群算法(PSO)提出基于DE-PSO的自適應混合智能優(yōu)化算法,在處理推力分配問題時,與DE算法和PSO算法相比,該算法具有誤差小、收斂性快、能耗低等優(yōu)點。針對底層推進器控制器參數(shù)優(yōu)化問題,本文設計了基于永磁同步電機的嵌模糊矢量控制系統(tǒng),并結合人工蜂群算法(ABC)和粒子群算法提出基于ABC-PSO的自適應混合智能優(yōu)化算法,對其控制參數(shù)進行優(yōu)化,提高控制器的控制性能。最后,總結了全文工作內容,并對下一步工作進行了展望。
【關鍵詞】：動力定位 自抗擾 推力分配 自適應 混合算法
【學位授予單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U664.82
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 動力定位系統(tǒng)概述11-13
• 1.3 國內外相關研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 船舶動力定位系統(tǒng)國內外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 混合智能算法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.4 課題研究的主要內容17-18
• 第2章 船舶動力定位系統(tǒng)中的相關數(shù)學模型18-30
• 2.1 船舶動力定位控制系統(tǒng)數(shù)學模型18-25
• 2.1.1 船舶運動坐標系18-19
• 2.1.2 船舶運動方程19-21
• 2.1.3 船舶動力方程21-22
• 2.1.4 環(huán)境干擾模型22-25
• 2.2 推力分配問題的數(shù)學優(yōu)化模型25-27
• 2.2.1 推力分配問題概述25
• 2.2.2 推力分配的限制條件25-26
• 2.2.3 推力分配的目標函數(shù)26-27
• 2.3 底層推進器數(shù)學模型27-29
• 2.4 本章小結29-30
• 第3章 智能優(yōu)化算法30-42
• 3.1 人工蜂群算法30-34
• 3.1.1 蜜蜂采蜜行為30-32
• 3.1.2 人工蜂群算法基本原理32-34
• 3.2 粒子群算法34-35
• 3.3 差分進化算法35-37
• 3.4 生物地理學算法37-41
• 3.5 本章小結41-42
• 第4章 動力定位控制器的設計及優(yōu)化42-58
• 4.1 自抗擾控制技術42-46
• 4.1.1 跟蹤微分器43
• 4.1.2 擴張狀態(tài)觀測器43-44
• 4.1.3 非線性狀態(tài)誤差反饋控制率44-45
• 4.1.4 二階ADRC控制器離散算法45-46
• 4.2 船舶動力定位自抗擾控制器的設計與仿真46-50
• 4.2.1 自抗擾控制器的設計思路46
• 4.2.2 被控對象的數(shù)學模型46-47
• 4.2.3 船舶動力定位自抗擾控制器的設計47
• 4.2.4 船舶動力定位控制仿真47-50
• 4.3 基于DE-BBO的自適應混合智能優(yōu)化算法50-53
• 4.4 控制器參數(shù)優(yōu)化及仿真53-57
• 4.4.1 適應度函數(shù)選擇53
• 4.4.2 仿真實驗與分析53-57
• 4.5 本章小結57-58
• 第5章 基于優(yōu)化算法的推力分配策略研究58-68
• 5.1 參數(shù)設置58-59
• 5.2 基于DE-PSO的自適應混合智能優(yōu)化算法59-60
• 5.3 船舶動力定位推力分配仿真研究60-67
• 5.4 本章小結67-68
• 第6章 底層推進器控制器設計及優(yōu)化68-78
• 6.1 矢量控制與模糊控制技術68-69
• 6.2 基于嵌模糊矢量控制的底層推進器控制系統(tǒng)設計69-73
• 6.3 基于ABC-PSO的自適應混合智能優(yōu)化算法73-74
• 6.4 控制器優(yōu)化與仿真研究74-77
• 6.5 本章小結77-78
• 第7章 總結與展望78-80
• 7.1 總結78-79
• 7.2 展望79-80
• 致謝80-81
• 參考文獻81-85
• 在學期間科研成果情況85

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6 路子

本文編號：561484