吳德烽，楊國(guó)豪

(集美大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院，福建 廈門361021)

0 引 言

世界經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，導(dǎo)致能源和資源短缺問(wèn)題日益嚴(yán)重，海洋資源成為各國(guó)激烈爭(zhēng)奪的目標(biāo)。然而海洋環(huán)境復(fù)雜多變，若沒(méi)有先進(jìn)技術(shù)裝備起來(lái)的海上結(jié)構(gòu)物，即使擁有豐富的海洋資源，也難以開(kāi)發(fā)和利用［1］。船舶定位方式主要有錨泊定位、動(dòng)力定位(Dynamic Positioning，DP)以及錨泊+動(dòng)力定位3 種。錨泊定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠、經(jīng)濟(jì)性好，在船舶作業(yè)的淺水區(qū)域，一般采用錨泊系統(tǒng)定位。文獻(xiàn)［2］指出，在1 500 m 左右的水深范圍內(nèi)，錨泊輔助動(dòng)力定位是較為理想的海上結(jié)構(gòu)物定位方式。但隨著水深的增加，錨泊系統(tǒng)布置安裝變得困難，造價(jià)和安裝費(fèi)用激增。目前，常采用錨泊系統(tǒng)與動(dòng)力定位系統(tǒng)聯(lián)合定位的方式［3］。

一般水深情況下，浮式生產(chǎn)系統(tǒng)的系泊主要采用錨泊系統(tǒng)，但隨著水深的增加，錨泊系統(tǒng)的抓底力減小，拋錨的困難程度增加，同時(shí)錨泊系統(tǒng)的錨鏈長(zhǎng)度和強(qiáng)度都要增加，進(jìn)而重量劇增，海上布鏈作業(yè)也變得復(fù)雜，系泊錨鏈的造價(jià)和安裝費(fèi)用猛增，其定位功能也受到很大的限制。換言之，動(dòng)力定位系統(tǒng)是船舶不可或缺的定位設(shè)備之一，已成為海上作業(yè)船舶必不可少的支持系統(tǒng)。

1 動(dòng)力定位控制系統(tǒng)組成

動(dòng)力定位系統(tǒng)主要由測(cè)量系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、推進(jìn)系統(tǒng)和動(dòng)力系統(tǒng)組成，測(cè)量系統(tǒng)提供了坐標(biāo)反饋及環(huán)境傳感功能，控制系統(tǒng)通過(guò)一定算法提供閉環(huán)調(diào)節(jié)功能，推進(jìn)系統(tǒng)是執(zhí)行器，動(dòng)力系統(tǒng)則為系統(tǒng)運(yùn)行提供能量保證。動(dòng)力定位系統(tǒng)的硬件組成如圖1所示。

船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)各組成部分的工作原理是:通過(guò)精確的推進(jìn)指令自動(dòng)控制船舶的位置與首向，以保證船舶作業(yè)。在實(shí)施動(dòng)力定位操作時(shí)，中央處理器即控制器(圖1所示的DP 控制臺(tái))接收系統(tǒng)中安裝的各種傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)所接收到的數(shù)據(jù)處理后估算出船舶的實(shí)際位置和首向，估算值顯示在DP 控制臺(tái)上，并實(shí)時(shí)更新。當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行在自動(dòng)定位模式時(shí)，DP 操作員設(shè)置所期望的設(shè)定點(diǎn)，設(shè)定點(diǎn)可以是船舶位置或首向、移動(dòng)的目標(biāo)如ROV(遙控水下機(jī)器人)或者鉆井作業(yè)時(shí)曲折的連接角。中央處理器將船舶的估算位置和首向與期望設(shè)定點(diǎn)進(jìn)行比較，通過(guò)所設(shè)計(jì)的控制規(guī)律，發(fā)出推進(jìn)命令給推進(jìn)器，以縮小二者之間的差異。到達(dá)設(shè)定點(diǎn)后，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行風(fēng)、浪、流和其他環(huán)境因素的補(bǔ)償，從而保持船舶動(dòng)態(tài)穩(wěn)定在設(shè)定點(diǎn)上。由于DP 系統(tǒng)制造商在設(shè)計(jì)階段即建立了船舶包含空氣動(dòng)力學(xué)與水動(dòng)力學(xué)因素的精確數(shù)學(xué)模型，因此，盡管受到海洋環(huán)境影響，控制系統(tǒng)在計(jì)算推力命令時(shí)，仍然能使船舶較好地保持在設(shè)定點(diǎn)上。

圖1 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的硬件組成Fig.1 Hardware components of DPS

2 動(dòng)力定位控制系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)研究進(jìn)展

在動(dòng)力定位過(guò)程中，控制器讀取位置測(cè)量系統(tǒng)所得到的位置信號(hào)，將其數(shù)值與預(yù)定的目標(biāo)值進(jìn)行比較。經(jīng)過(guò)運(yùn)算，得到抵消位置偏差和外界干擾力所需要的推力，然后對(duì)推力器發(fā)出指令，以產(chǎn)生推力使船盡可能靠近所希望的位置。

動(dòng)力定位系統(tǒng)控制技術(shù)可大致分為三大類:第一大類通常采用常規(guī)的PID 控制規(guī)律;第二大類以現(xiàn)代控制理論為基礎(chǔ)，主要有最優(yōu)控制和Kalman 濾波理論相結(jié)合的方法，非線性控制方法和魯棒控制方法等;第三大類采用智能控制理論和方法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制、自適應(yīng)控制等。需要指出的是，第二大類和第三大類控制器設(shè)計(jì)方法并無(wú)明顯的時(shí)間界限，目前仍在發(fā)展中。

動(dòng)力定位控制技術(shù)的第一大類，采用的控制方法一般是經(jīng)典控制，即PID 控制器［4-5］，利用此控制器分別控制海平面上船舶在縱蕩、橫蕩以及首搖3 個(gè)自由度上的運(yùn)動(dòng)。在早期階段，動(dòng)力定位中應(yīng)用PID 控制器取得相當(dāng)大的成功，但其亦具有不可避免的缺點(diǎn)，即設(shè)計(jì)控制器時(shí)，選擇合適的PID 參數(shù)較為困難。此外，由于PID 控制器使用的是P，I，D 的線性組合，而動(dòng)力定位是復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，其所取得的控制效果必將受到一定限制。

由于PID 控制的局限性，促進(jìn)了動(dòng)力定位控制技術(shù)第二大類的產(chǎn)生和發(fā)展［6-15］。該階段的工作一大部分由Kalman 濾波和最優(yōu)控制相結(jié)合［6］，利用Kalman 濾波器對(duì)測(cè)量得到的船舶綜合運(yùn)動(dòng)位置信息，估計(jì)出低頻運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并將之反饋形成針對(duì)船舶低頻運(yùn)動(dòng)的線性隨機(jī)最優(yōu)控制。由于上述方法系統(tǒng)計(jì)算時(shí)有多個(gè)狀態(tài)變量和上百個(gè)狀態(tài)協(xié)方差，導(dǎo)致系統(tǒng)在線計(jì)算量很大，因此其中很多協(xié)方差值難以在線調(diào)整。

非線性控制和魯棒控制也被引入動(dòng)力定位系統(tǒng)中。文獻(xiàn)［8-11］應(yīng)用Backstepping(后推法)為動(dòng)力定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)了非線性反饋控制器，避免了上述在假設(shè)條件下對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)方程的線性化。后推法的不足在于構(gòu)造李雅譜諾夫函數(shù)方面，尚缺乏系統(tǒng)方法。文獻(xiàn)［12-13］提出了一些新動(dòng)力定位系統(tǒng)非線性觀測(cè)器和反饋控制規(guī)律設(shè)計(jì)方法，并證明了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)［14-15］基于非線性滑模控制，設(shè)計(jì)動(dòng)力定位系統(tǒng)控制器，并證明了所設(shè)計(jì)控制器具有全局穩(wěn)定性。文獻(xiàn)［16］基于自抗擾控制技術(shù)，設(shè)計(jì)了船舶動(dòng)力定位非線性控制器。針對(duì)船舶具有推力及力矩存在約束的特點(diǎn)，文獻(xiàn)［17］提出了基于非線性模型預(yù)測(cè)控制的船舶動(dòng)力定位控制器。文獻(xiàn)［18］設(shè)計(jì)了強(qiáng)風(fēng)中商船動(dòng)力定位的航向保持非線性魯棒控制器與基于閉環(huán)增益成形算法的速度魯棒控制器。

此外，為了避免后推法對(duì)非線性模型的多次微分，簡(jiǎn)化控制器設(shè)計(jì)，文獻(xiàn)［19］提出了用動(dòng)態(tài)面控制算法簡(jiǎn)化控制器的設(shè)計(jì)，同時(shí)采用挖泥干擾的前饋補(bǔ)償辦法，解決挖泥船動(dòng)力定位的控制問(wèn)題。

第三大類主要采用智能控制理論和方法設(shè)計(jì)控制規(guī)律，代表性工作主要有:文獻(xiàn)［20］用Kalman 濾波器處理低頻運(yùn)動(dòng)，用自校正濾波器處理高頻運(yùn)動(dòng)修正低頻估計(jì)值，達(dá)到提高調(diào)節(jié)精度目的且計(jì)算量小。文獻(xiàn)［21］利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的建模能力，自適應(yīng)地將波浪和流產(chǎn)生的力作為前饋反饋到系統(tǒng)中，提前抵制船舶可能發(fā)生的漂移，仿真結(jié)果驗(yàn)證算法的有效性。文獻(xiàn)［22］基于模糊控制理論設(shè)計(jì)了海纜動(dòng)力定位船舶的控制器。為了彌補(bǔ)模糊控制器在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)的盲區(qū)缺陷，設(shè)計(jì)了模糊-PID 復(fù)合控制器。文獻(xiàn)［23］引入自適應(yīng)模糊控制方法，使控制器的參數(shù)能夠在定位過(guò)程中不斷調(diào)整，以適應(yīng)外部環(huán)境變化。

3 動(dòng)力定位推力系統(tǒng)推力分配研究進(jìn)展

國(guó)外方面，文獻(xiàn)［24-28］提出無(wú)約束二次推力分配方法，雖然推力分配問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為無(wú)約束二次優(yōu)化問(wèn)題，文獻(xiàn)［24-28］中的方法均考慮了奇異性的處理，表明該類方法可避免推力配置的奇異結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)［24-26］通過(guò)一個(gè)擴(kuò)展推力向量的低通濾波器來(lái)計(jì)算推力的方向，避免奇異性則通過(guò)修正的奇異值分解方法解決。文獻(xiàn)［26］解決了旋轉(zhuǎn)推進(jìn)器可產(chǎn)生正向和負(fù)向推力的問(wèn)題。文獻(xiàn)［27］中，推力的方向通過(guò)一個(gè)低通濾波的期望廣義力計(jì)算而得，奇異性是利用在計(jì)算推力大小時(shí)通過(guò)阻尼最小二乘法解決的。文獻(xiàn)［28］提出了多種固定多推進(jìn)器的無(wú)約束二次推力分配方法，同時(shí)還考慮了其中某個(gè)推進(jìn)器失效下的推力分配。

線性二次規(guī)劃法用于求解推力分配問(wèn)題有文獻(xiàn)［29-33］，文獻(xiàn)［29-31］利用多參數(shù)二次規(guī)劃可以得到分片的線性函數(shù)從而可以預(yù)先計(jì)算，并且實(shí)時(shí)計(jì)算出推力分配方案。其中，文獻(xiàn)［31］解決了固定方向推進(jìn)器的推力分配問(wèn)題，并且概要介紹了動(dòng)態(tài)推力約束的解決方案。此結(jié)果于2007年在文獻(xiàn)［31］中被擴(kuò)展到包含旋轉(zhuǎn)推進(jìn)器的情況和非凸問(wèn)題的分解。文獻(xiàn)［32］提出的顯式分配方案，并未考慮不等式約束。文獻(xiàn)［34-40］提出了非線性約束的推力分配解決方法。其中，文獻(xiàn)［36］利用序列二次規(guī)劃法解決推力分配問(wèn)題，然而它們并未考慮奇異問(wèn)題，同時(shí)該方法容易陷入局部最優(yōu)。文獻(xiàn)［38-40］利用Lyapunov 方法解決推力分配問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)方面，吳顯法和王言英［41］利用序列二次規(guī)劃法解決動(dòng)力定位系統(tǒng)的推力分配問(wèn)題，該方法能降低油耗，避免奇異結(jié)構(gòu)。楊世知和王磊等［42］提出偽逆方法用于動(dòng)力定位推力分配，該文通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了所提方法的有效性。施小成等［43］提出組合偏置思想并設(shè)計(jì)了自適應(yīng)組合偏置策略，該算法基于能量最優(yōu)方法，能夠自適應(yīng)地調(diào)整偏置量。

上述方法均為確定性方法，由于確定性方法大多要求目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可微并且在求解最優(yōu)值時(shí)常容易陷入局部最優(yōu)，近年來(lái)，研究者嘗試將智能優(yōu)化算法用于解決具有復(fù)雜約束條件的推力分配問(wèn)題，例如文獻(xiàn)［44-45］利用遺傳算法合理地解決了推力分配問(wèn)題。文獻(xiàn)［46］論證了遺傳算法和序列二次方法2 種算法的可行性與穩(wěn)定性，并且對(duì)比2 種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，指出序列二次法較遺傳算法收斂速度快，然而序列二次法對(duì)初值的依賴較大。而遺傳算法對(duì)初值依賴較小，然而收斂速度慢。

4 動(dòng)力定位測(cè)量系統(tǒng)濾波與數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究進(jìn)展

動(dòng)力定位測(cè)量系統(tǒng)的信息精度和可信度至關(guān)重要。大多數(shù)動(dòng)力定位船舶均配備多種位置參考系統(tǒng)和多個(gè)傳感器，船舶在定位過(guò)程中受到風(fēng)、浪、流等外界因素干擾，使得傳感器被高頻噪聲污染，為此需要研究測(cè)量系統(tǒng)濾波技術(shù)。姜華等［47］基于船舶數(shù)學(xué)模型，研究設(shè)計(jì)了Kalman 濾波器，利用仿真結(jié)果驗(yàn)證了利用此濾波器可較好地估計(jì)船舶實(shí)際船位和方向。王宗義等［48］采用Kalman 濾波器計(jì)算得到船舶三自由度低頻運(yùn)動(dòng)，還能濾除測(cè)量得到的船舶綜合位置信息中的高頻噪聲。王曉聲等［49］結(jié)合最優(yōu)控制和自適應(yīng)Kalman 濾波技術(shù)，對(duì)在復(fù)雜多變的海洋環(huán)境下工作的船舶高、低頻運(yùn)動(dòng)實(shí)施估計(jì)，保證定位系統(tǒng)僅對(duì)船舶低頻運(yùn)動(dòng)進(jìn)行控制。劉芙蓉等［50］研究了滾動(dòng)時(shí)域?yàn)V波方法在動(dòng)力定位船舶控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。付明玉等［51］建立船舶低頻和高頻運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了濾除偏差信號(hào)中高頻分量的最優(yōu)估計(jì)濾波器和有限沖擊濾波器。

為了克服卡爾曼濾波要求系統(tǒng)具有準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)模型并且要求噪聲是白噪聲的缺點(diǎn)，李蘭花等［52］采用H∞濾波方法獲得船舶的低頻運(yùn)動(dòng)。齊國(guó)鵬［53］將動(dòng)力定位過(guò)程中的挖泥船劃分為2 種狀態(tài):自由航行狀態(tài)和變吃水作業(yè)狀態(tài)。在自由航行狀態(tài)下，引入了Sage-Husa 自適應(yīng)濾波算法;變吃水作業(yè)狀態(tài)下，采用了Sage-Husa 自適應(yīng)濾波和強(qiáng)跟蹤卡爾曼濾波相結(jié)合的改進(jìn)的自適應(yīng)濾波算法，很好解決了動(dòng)力定位系統(tǒng)中的濾波問(wèn)題。信洪杰［54］則采用自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器有效地消除船舶的高頻分量。

由于動(dòng)力定位系統(tǒng)中的位置參考系統(tǒng)和傳感器存在冗余，必須應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到船舶的精確位置信息?，F(xiàn)有相關(guān)的數(shù)據(jù)融合方法主要針對(duì)具體融合算法的研究，針對(duì)動(dòng)力定位系統(tǒng)方面的較少。衣鵬飛［55］采用基于置信測(cè)度的融合方法，仿真和半實(shí)物仿真結(jié)果表明該方法可實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)并融合，且能給出融合最優(yōu)結(jié)果。Shi 等人［56］提出綜合無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)和聯(lián)邦濾波(Federated filter)的數(shù)據(jù)融合方法，UKF 可提高算法的精度，而聯(lián)邦結(jié)構(gòu)則改善了多速率信息融合的濾波能力。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文總結(jié)了船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)中控制器設(shè)計(jì)、推力分配方法、測(cè)量系統(tǒng)濾波與數(shù)據(jù)融合等幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究進(jìn)展，得出如下結(jié)論:

1)我國(guó)在動(dòng)力定位基礎(chǔ)研究方面由于比國(guó)外起步晚，尚顯落后。然而近年來(lái)，呈現(xiàn)出趕超國(guó)際先進(jìn)水平的趨勢(shì)。

2)控制系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)是動(dòng)力定位的核心?？刂评碚摰陌l(fā)展推動(dòng)了動(dòng)力定位控制器設(shè)計(jì)的發(fā)展，眾多控制理論的新成果均被應(yīng)用到動(dòng)力定位系統(tǒng)中。進(jìn)一步地，結(jié)合多種控制策略的復(fù)合方式正被研究者們用于設(shè)計(jì)具有動(dòng)態(tài)不確定性的動(dòng)力定位控制器中。未來(lái)的動(dòng)力定位控制系統(tǒng)研究必將朝著復(fù)合型、更快速準(zhǔn)確的方向發(fā)展。

3)推力系統(tǒng)中的推力分配方法主要有確定型方法和基于智能優(yōu)化的方法。為了提高基于智能優(yōu)化算法的推力分配策略解算推力的快速性，研究混合智能推力分配理論和策略是推力系統(tǒng)的研究方向。

4)Kalman 濾波方法仍是測(cè)量系統(tǒng)濾波技術(shù)的主流方法，研究更加高效濾除傳感器噪聲的濾波方法勢(shì)在必行。動(dòng)力定位中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)在國(guó)內(nèi)研究較少，應(yīng)吸收借鑒數(shù)據(jù)融合中相關(guān)技術(shù)和方法，進(jìn)一步將其應(yīng)用于動(dòng)力定位系統(tǒng)中。

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