本文關(guān)鍵詞：船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)推力分配優(yōu)化算法研究

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【摘要】：隨著人們的海洋活動(dòng)從淺海走向深海,傳統(tǒng)的錨泊技術(shù)已經(jīng)不能滿足船舶深海作業(yè)的需求,動(dòng)力定位技術(shù)逐漸的被應(yīng)用于船舶上。動(dòng)力定位是依靠船舶自身裝備的各種傳感器自動(dòng)檢測船舶的位置偏差和外界風(fēng)、浪、流的干擾,在控制器的作用下由船舶的推力系統(tǒng)產(chǎn)生相應(yīng)橫向合力、縱向合力和回轉(zhuǎn)力矩來抵消外界的干擾,使船舶保持在目標(biāo)位置和艏向。推力分配單元是將所需要的合力和合力矩合理的分配給各個(gè)推進(jìn)器。本文的研究對象為"海洋石油***"船舶,船舶具有復(fù)雜的推進(jìn)系統(tǒng),能在多種模式下工作,本文主要研究動(dòng)力定位模式下的推力分配。首先,本文給出了系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,包括船舶數(shù)學(xué)模型,風(fēng)、浪、流等環(huán)境載荷模型及推進(jìn)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)推進(jìn)器的特點(diǎn)結(jié)合問題實(shí)際給出了優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)及約束條件。然后,介紹了粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法,針對粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,根據(jù)遺傳算法的優(yōu)勢設(shè)計(jì)出了基于遺傳算法的粒子群優(yōu)化算法,并用基準(zhǔn)函數(shù)對混合算法進(jìn)行了測試,取得了較好的效果,表明了混合算法的有效性。最后,在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境中搭建了船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)推力分配仿真模型,針對不同的海洋環(huán)境對比分析了粒子群優(yōu)化算法和混合優(yōu)化算法,結(jié)果證明混合優(yōu)化算法能夠有效的完成對控制器推力指令的推力分配,且能量消耗更少,并分析了不同算法參數(shù)對優(yōu)化結(jié)果的影響。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)力定位 推力分配 粒子群算法 混合優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U664.82;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 選題的背景及意義10-12
• 1.2 推力分配國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容13-15
• 第2章 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)推力分配數(shù)學(xué)模型15-31
• 2.1 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)原理及組成15-16
• 2.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的坐標(biāo)系16-18
• 2.3 船舶運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型18-20
• 2.3.1 船舶的水動(dòng)力和力矩18-19
• 2.3.2 船舶三自由度數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.4 環(huán)境載荷的數(shù)學(xué)模型20-25
• 2.4.1 風(fēng)載荷模型20-23
• 2.4.2 浪載荷模型23-24
• 2.4.3 流載荷模型24-25
• 2.5 推進(jìn)器的數(shù)學(xué)模型25-26
• 2.6 推力分配的數(shù)學(xué)描述26
• 2.7 推力優(yōu)化分配的目標(biāo)函數(shù)及約束條件26-30
• 2.7.1 推力優(yōu)化分配目標(biāo)函數(shù)的確立27-28
• 2.7.2 推力優(yōu)化分配問題的約束條件28-30
• 2.8 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于遺傳算法的粒子群優(yōu)化算法研究31-54
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法31-38
• 3.1.1 粒子群算法的原理31-32
• 3.1.2 粒子群算法的參數(shù)分析32-36
• 3.1.3 粒子群算法的步驟與流程36-37
• 3.1.4 粒子群算法的特點(diǎn)37-38
• 3.2 遺傳算法38-46
• 3.2.1 遺傳算法的原理38-45
• 3.2.2 遺傳算法的特點(diǎn)45-46
• 3.3 基于遺傳算法的粒子群優(yōu)化算法46-53
• 3.3.1 混合算法的設(shè)計(jì)依據(jù)及優(yōu)勢46
• 3.3.2 基于遺傳算法的粒子群優(yōu)化算法的步驟與流程46-49
• 3.3.3 混合優(yōu)化算法的測試49-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 動(dòng)力定位船舶推力分配優(yōu)化算法仿真54-77
• 4.1 動(dòng)力定位船舶的主要參數(shù)54-55
• 4.2 推力分配優(yōu)化算法仿真55-62
• 4.2.1 推力分配優(yōu)化算法仿真模型的建立55-56
• 4.2.2 不同推力分配優(yōu)化算法下的仿真分析56-62
• 4.3 不同目標(biāo)函數(shù)參數(shù)的仿真與分析62-64
• 4.4 混合算法的參數(shù)選取與分析64-67
• 4.4.1 種群大小的選取64-65
• 4.4.2 迭代次數(shù)的選取65-66
• 4.4.3 不同交叉和變異率的影響66-67
• 4.5 混合算法推力分配仿真67-76
• 4.6 本章小結(jié)76-77
• 結(jié)論與展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 附錄82-85
• 致謝85-86
• 作者簡介86

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：803289