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智能建模和模糊广义预测控制研究及在船舶减纵摇控制中的应用

王岩  
【摘要】: 船舶在海洋中航行,受波浪的作用,会产生六个自由度的运动。严重的纵摇、垂荡运动可导致首部砰击和甲板上浪,对船舶(特别是舰艇)的适航性、安全性、作战时武器攻击的准确性、舰艇上人员工作与生活的舒适性都有很大的影响,严重时有可能造成舰艇失去作战能力,甚至因摇摆而至倾覆。在继船舶横摇运动控制技术经广泛研究,取得丰富成果之后,对纵向运动的控制研究也得到了广泛重视。 首先,建立合理的船舶运动模型问题成为船舶控制技术应用成败的关键因素,因此本文采用两种不同方法建立船舶运动模型。第一种方法,由于船舶运动水动力参数是海情、航速、航向角的非线性函数,利用串级组合神经网络建立了船舶纵向运动水动力参数自适应模型。另一种方法依据船模实验数据利用广义动态模糊神经网络分别建立了船舶垂荡、纵摇的船舶纵向运动自适应模型,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,得到船舶控制神经网络自适应模型。仿真结果证明以上两种方法建立的神经网络自适应模型是合理的。 其次,针对船舶摇摆运动模型的随机性和不确定性问题,基于广义预测控制(GPC)理论,推出基于CARMA模型(单变量)和状态空间模型的多变量广义预测控制律,将其应用于船舶纵向运动自适应模型。仿真结果表明:二者均能实现对船舶纵摇的有效控制,且基于(广义动态模糊神经网络)智能自适应CARMA模型GPC控制,比基于(串级组合神经网络)自适应状态空间模型GPC控制具有更好的控制效果。


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