李 揚(yáng)，張維競

(上海交通大學(xué) 海洋工程國家重點實驗室，上海 200240)

隨著中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，居民消費結(jié)構(gòu)升級換代，能源需求不斷增長，在今后一段時期，能源消費彈性系數(shù)難以大幅降低［1］。在陸地資源日漸枯竭的情況下，海洋能源逐漸成為社會的熱點與焦點，海洋地震勘探技術(shù)是勘探海洋能源的重要環(huán)節(jié)［2］。隨著勘探技術(shù)的不斷發(fā)展，海上石油勘探逐漸朝著精、廣的方向進(jìn)步。要求在進(jìn)行地質(zhì)參數(shù)采集時覆蓋更廣的勘探區(qū)域，減少巡航的次數(shù)，這樣就可以在相同條件下采集更廣區(qū)域的地質(zhì)參數(shù)。要達(dá)到覆蓋區(qū)域廣的目的，即要求負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)耐侠|的數(shù)目更多、長度更長，目前國內(nèi)實際應(yīng)用中一般為4 條拖纜，每條拖纜長度為6 000 m，要求逐漸向8條以及16 條拖纜，每條纜長12 000 m 的方向發(fā)展［3-4］。這就對拖纜的精確控制，提出了更高的要求。

在目前對海洋地震拖纜控制器的研究中，美國的Oyvind Hillesund 在2007年發(fā)明了一種帶有水翼的拖纜控制器，該控制器可以接收上位機(jī)控制指令，并根據(jù)命令控制水翼角度變化，實現(xiàn)對拖纜的位置控制［5］。張維競、段磊等改進(jìn)了之前的控制器，發(fā)明了一種新型轉(zhuǎn)動型拖纜位置控制器，可驅(qū)動轉(zhuǎn)動體繞本體轉(zhuǎn)動，水翼跟隨轉(zhuǎn)動體繞本體轉(zhuǎn)動，這樣就實現(xiàn)了對拖纜的垂直和水平控制［6-8］。在拖纜控制系統(tǒng)的研究中，史斌杰等改進(jìn)了傳統(tǒng)PID 調(diào)節(jié)器，建立了基于人工神經(jīng)元PID 調(diào)節(jié)器與基于傳統(tǒng)PID 控制方式的仿真程序，對在深度方向上受到干擾的情況下，水鳥的深度位置變化情況進(jìn)行仿真［9］。苗建明等建立了較為詳細(xì)的數(shù)學(xué)模型和傳遞函數(shù)模型，在MATLAB 利用Simulink 對該系統(tǒng)進(jìn)行了仿真分析［10］。劉濤、張亮等對拖纜的動力學(xué)性能做了分析，包括低應(yīng)力拖纜瞬態(tài)動力學(xué)分析、復(fù)模態(tài)振動主動控制研究等［11-13］。吳喆瑩等首次將串級控制引入拖纜控制系統(tǒng)，從理論上提出一套控制策略［14］。

在現(xiàn)有的研究成果中，拖纜系統(tǒng)的組成與結(jié)構(gòu)研究已經(jīng)較為完備，但在拖纜控制方面，大部分集中于微觀層面“水鳥”小位移振動控制研究，主要通過“下位機(jī)”來完成。然而，在實際中，有多種工況需要“上位機(jī)”指揮幾個甚至十幾個“水鳥”共同完成，這時就要求上位機(jī)能系統(tǒng)的考慮所有相關(guān)水鳥的狀態(tài)，在保證完成任務(wù)的前提下，以最快的速度尋找最優(yōu)化的控制策略，向各個發(fā)出控制指令，這類控制往往有多維輸入和輸出，控制要求復(fù)雜，利用常規(guī)控制策略往往難以實施。本文即選取一種避險工況進(jìn)行研究，建立基于遺傳算法的控制策略，并進(jìn)行遺傳算法計算的關(guān)鍵步驟——適應(yīng)度函數(shù)的計算，提出該種工況適應(yīng)度函數(shù)的一般性公式。

1 海洋地震拖纜系統(tǒng)與工作過程

海洋地震拖纜系統(tǒng)由物探船、拖纜、尾標(biāo)等結(jié)構(gòu)組成。為了實現(xiàn)三維海洋地震勘測，物探船大約以5 節(jié)速度拖曳，拖纜通常有幾千米長，并含有大量的傳感器和相關(guān)電子設(shè)備，沿其長度方向分布。由震源產(chǎn)生的信號直接穿過海水進(jìn)入海底，反射后，由傳感器接收到的反射信號，然后被發(fā)送到的地震勘測船。經(jīng)過分析得出海底礦藏的精確位置［15］。

拖纜上每隔一段距離有一個拖纜控制器，控制器有兩翼，稱為“水鳥”。水鳥可通過調(diào)整兩翼攻角產(chǎn)生升力或轉(zhuǎn)矩，從而達(dá)到調(diào)節(jié)拖纜位置的目的。

拖纜的控制為一個串級控制，每個水鳥自身有一個簡單的控制器，同時每個水鳥又受到物探船中上位機(jī)的控制。上位機(jī)根據(jù)需要，可以向任意水鳥發(fā)出位置(深度、橫向位移)指令，水鳥自身控制器負(fù)責(zé)對上位機(jī)指令的具體執(zhí)行，具體過程如圖1 所示。

圖1 串級控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of cascade control system

海洋地震拖纜系統(tǒng)的導(dǎo)航定位方法中，豎直方向的定位較為簡單，目前對于水深傳感器的研究相對成熟，較為常見的是基于壓力傳感器的動態(tài)深度測量裝置［16］。對于水平位移，往往難以測量，可利用Lyapunov函數(shù)方法利用線性變系數(shù)雙曲方程描述拖纜系統(tǒng)，控制規(guī)律僅僅包括速度和斜率，并不需要難以測量的水平位移，較為容易實施［17］。

2 常見避險工況及處理方法

2.1 工況介紹

物探船、拖纜以及尾標(biāo)的總跨度長達(dá)幾百甚至上千米，物探船在行駛過程中，將會不可避免的遇到各類風(fēng)險，就需要及時、準(zhǔn)確的調(diào)整拖纜陣列來規(guī)避風(fēng)險。

假設(shè)物探船以5 節(jié)速度勻速行駛，其后只有一條拖纜，拖纜上共有4 個水鳥，由前至后編號依次為1 ～4號，最后有一尾標(biāo)，5 段拖纜長度均為L' ，這時有一浮體正靠近拖纜，很可能與拖纜相撞，造成拖纜破壞。這時就需要上位機(jī)迅速做出反應(yīng)，對水鳥發(fā)出指令，調(diào)整拖纜陣列，規(guī)避該物體，如圖2 所示。

圖2 某避險工況示意Fig.2 Schematic diagram of an emergency condition

上位機(jī)經(jīng)過測算，物體將在X0位置與拖纜發(fā)生碰撞，此位置與1 ～4 號水鳥的距離分別為X1～X4，浮體的吃水深度為Y0，水鳥的初始工作深度為Y'i，設(shè)1 ～4 號水鳥下潛到的深度為Y1～Y4，水鳥移動后，5 段拖纜的長度分別為L1～L4，如圖3 所示。

圖3 拖纜移動示意Fig.3 Schematic diagram of the movement of streamer

要達(dá)到既定目標(biāo)，只要保證X0位置處拖纜的深度Y'0大于Y0，那么4 個水鳥有很多種下潛方案，即Y1～Y4有多種組合。但在實際中，要考慮兩個重要問題:一個是工作時間，另一個是拖纜承受的張力。工作時間由Y 決定，而拖纜張力由L 決定。所以，控制系統(tǒng)需要滿足一個最優(yōu)化條件，即均取得最小值，二者的平衡關(guān)系通過一個參數(shù)λ 來控制，上位機(jī)可根據(jù)情況緊急程度，在拖纜可承受張力的范圍內(nèi)，對參數(shù)進(jìn)行修改。

那么，控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖4 所示。輸入為X1～X4，Y0;輸出為Y1～Y4，同時作為圖1 的輸入信號。

圖4 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure of the control system

2.2 遺傳算法處理與計算

在處理類似第2.1 節(jié)中的最優(yōu)化問題時，遺傳算法發(fā)揮著重要作用。遺傳算法是一種仿生學(xué)算法，它擅長處理非常復(fù)雜的非線性多輸入問題，求解的關(guān)鍵在于找到合適的適應(yīng)度函數(shù)［18］。在本問題中，有兩個最優(yōu)化目標(biāo)，即L 和Y。選取參數(shù)λ 來控制二者所占權(quán)重。Y 和L 的處理較為簡單，目標(biāo)是得到，同時為了保證Y 與L 有相同的數(shù)量級，需要對其進(jìn)行修正，即得到所以適應(yīng)度函數(shù)應(yīng)為

此外，還有一個約束條件必須加到目標(biāo)函數(shù)中，即最初的控制目標(biāo)

這里的ξ 為一個安全系數(shù)，ξ ≥1 。這時，就需要利用罰函數(shù)法進(jìn)行約束處理，引入懲罰因子。即對在解空間中無對應(yīng)可行解的個體，在計算其適應(yīng)度時，處以一個罰函數(shù)，從而降低該個體的適應(yīng)度，使該個體被遺傳到下一代群體中的機(jī)會減少。即用下式對個體的適應(yīng)度進(jìn)行調(diào)整:

式中:F(X)為原適應(yīng)度，F(xiàn)'(X)為考慮了罰函數(shù)之后的新適應(yīng)度，P(X)為罰函數(shù)。

故，新的適應(yīng)度函數(shù)為

式(5)也可以推廣到一般性問題，設(shè)拖纜有N 個水鳥，第i 個水鳥的前接拖纜長度為L'i，共有M 個障礙物同時經(jīng)過，第i 個障礙物的吃水為Yi0(見圖5 所示)，則:

式(6)即為該種工況適應(yīng)度函數(shù)的一般性公式。

圖5 一般避險工況示意Fig.5 Schematic diagram of general emergency condition

假設(shè)某拖纜有4 個水鳥，間隔均為100 m，初始位置為水下10 m，兩個不明物體A、B 靠近拖纜，A、B 吃水深度分別為16 m 和13 m，A 將在2 號水鳥后側(cè)70 m 處與拖纜相遇，B 將在3 號后側(cè)80 m 處與拖纜相遇。需要控制拖纜，規(guī)避兩不明物體。計算如下:

這里，利用MATLAB 遺傳算法與直接搜索工具箱(GADS)進(jìn)行計算［19-20］，GADS 的主要功能是利用遺傳算法，尋找使適應(yīng)度函數(shù)取得相對極小值的變量組合。該工具箱主要優(yōu)點是操作簡易，不需要對遺傳算法各個算子做詳細(xì)設(shè)計，一般只需設(shè)置好邊界范圍和種群大小，操作關(guān)鍵在于適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計。

得到輸出的Y 值為即1 號水鳥不移動，2 號水鳥向下移動3.4 m，3 號水鳥向下移動10 m，4 號水鳥向下移動2.5 m。根據(jù)得到的結(jié)果進(jìn)行驗證，拖纜與A、B 兩物體相遇處拖纜的深度分別為18.02 m 和14 m，均大于A、B 的吃水深度，可以規(guī)避風(fēng)險。

3 結(jié) 語

在拖纜控制過程中，尤其是在拖纜長度和拖纜數(shù)量不斷增加的情況下，涉及到的控制器個數(shù)會越來越多，尤其在L' 為非定值時，障礙物有多個時，會產(chǎn)生多變量的非線性問題。運(yùn)用文中提出的方法，可以省去中間復(fù)雜的計算過程，只需設(shè)置好相關(guān)參數(shù)和輸入變量，即可直接得到結(jié)果，為整個拖纜控制器串級控制系統(tǒng)提供較為精確的控制目標(biāo)。

在海上各種其他復(fù)雜工況中，還會遇到更多類似的問題，牽扯到多個輸入變量和輸出變量，要考慮多個優(yōu)化目標(biāo)。而在所有的問題中，滿足安全完成控制任務(wù)的前提下，都需要滿足“工作時間最短”和“拖纜承受的張力最小”兩個最優(yōu)化目標(biāo)。在以后的研究中，可利用本文提供的方法，確定好其特定的優(yōu)化目標(biāo)，得到其他各類避險工況的適應(yīng)度函數(shù)，建立上位機(jī)避險工況數(shù)據(jù)庫，就可以實現(xiàn)對拖纜避險的精確快速控制。

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