尚凱林，張華軍

大型船舶運動方程辨識方法研究

尚凱林，張華軍

（武漢理工大學自動化學院，武漢430070）

針對大型船舶水面二階運動方程參數(shù)辨識問題，提出了一種舵效參數(shù)K與時間參數(shù)T獨立辨識的方法。該方法利用恒舵角機動來辨識舵效參數(shù)K，在船舶恒舵角機動完成后，再進一步利用零舵角運動來辨識時間參數(shù)T，通過某型船舶的實驗測試驗證了所提出的辨識算法的有效性。

船舶 運動方程 參數(shù)辨識

0 引言

大型船舶由于噸位較大而具有較大的慣性，其操舵響應需要較長時間才能通過航向體現(xiàn)，且船舶運行過程中舵效隨著速度而變化，因此大型船舶航向控制系統(tǒng)多 以準確的船舶參數(shù)為基礎(chǔ)進行控制器設(shè)計[1]。為了適應各種海況航行要求，諸如自適應控制[2-4]、滑?？刂芠5, 6]、反步法[7-9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10-12]、模糊控制[13, 14]等技術(shù)分別在船舶航行控制系統(tǒng)中得到應用，通過在線學習的方法直接調(diào)整控制器參數(shù)而規(guī)避了對船舶模型的辨識。雖然上述各種先進控制算法具有較好的控制效果，但是考慮到運行安全和穩(wěn)定問題，實際應用中多采用變PID控制技術(shù)，以不同運行階段系統(tǒng)參數(shù)為基礎(chǔ)設(shè)計多個PID控制器，根據(jù)船舶運行狀態(tài)動態(tài)切換各種控制器以獲得最佳的控制效果。鑒于大型船舶實際航行的安全性和穩(wěn)定性要求，船舶運動方程辨識是系統(tǒng)設(shè)計必不可少的環(huán)節(jié)。

1 船舶運動方程

2 模型參數(shù)辨識方法

將式（6）按照式（7）形式進行變換，可得其受力分析形式：

3 實驗測試與分析

為了驗證本文提出的大型船舶運動方程辨識方法的準確性，本文針對某型船舶在靜水域不同航速情況下，利用測量的航向、舵角數(shù)據(jù)進行了模型參數(shù)的辨識，辨識結(jié)果如表1所示。

分析辨識結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，隨著航速從6 kn增加到24 kn，系統(tǒng)參數(shù)值逐漸增大，而值逐漸減小。參數(shù)代表舵效大小，由于低航速時水流對舵葉的作用力較小，所以舵葉產(chǎn)生的轉(zhuǎn)艏推力也較小，從而導致參數(shù)較??；而以高航速前進時，由于水流對舵葉的壓力增大，相同的舵角能夠產(chǎn)生更大的轉(zhuǎn)艏推力，從而導致舵效系數(shù)增大。參數(shù)代表系統(tǒng)質(zhì)量（慣性）大小，高航速前進時系統(tǒng)實際質(zhì)量并沒有發(fā)生變化，但舵效相對于低航速時增大，此時相同的舵角在高航速時能夠產(chǎn)生更大的轉(zhuǎn)艏推力而更快改變航向，于是高航速相對于低航速可等效認為是系統(tǒng)質(zhì)量減小而易于進行航向機動。

圖1 航速6kn時實際航向與預測航向曲線

圖2 航速12kn時實際航向與預測航向曲線

圖3 航速18kn時實際航向與預測航向曲線

圖4 航速24kn時實際航向與預測航向曲線

4 結(jié)論

針對大型船舶水面二階線性K-T運動方程參數(shù)辨識問題，本文所提出的分離型辨識方法能夠準確獲得不同運行狀態(tài)下的參數(shù)值，實船物理實驗驗證了所提出方法的有效性。

[1] 薛國威，包蕓，陳禮建，等. 船舶自動舵控制技術(shù)的發(fā)展[J]. 中國水運, 2016, 37(7): 47-48.

[2] 林榮智. 利用克隆選擇進行船舶航向自適應控制優(yōu)化[J]. 艦船科學技術(shù), 2017, 39(14): 16-18.

[3] 張洪飛，閆守成. 自適應智能航向控制方法研究[J]. 艦船科學技術(shù), 2016, 38(2): 76-78.

[4] Mitra P, Venayagamoorthy G K. An adaptive control strategy for DSTATCOM applications in an electric ship power system[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2010, 25(1): 95-104.

[5] 袁雷. 船舶航向非線性系統(tǒng)的多滑模自適應模糊控制[J]. 智能系統(tǒng)學報, 2010, 5(04): 308-312.

[6] Chang W J, Chang K Y. Multivariable performance‐constrained sliding mode control for ship yaw‐motion systems with perturbations [J]. International Journal of Adaptive Control & Signal Processing, 2015, 14(4): 393-409.

[7] 潘永平，黃道平，孫宗海. 欠驅(qū)動船舶航跡Backstepping自適應模糊控制[J]. 控制理論與應用, 2011, 28(07): 907-914.

[8] 陳永利，蘭洋. Backstepping在船舶航向自適應魯棒非線性控制器設(shè)計中的應用簡[J]. 艦船科學技術(shù), 2016, 38(22): 55-57.

[9] 銀少海. 濾波反步法在船舶航向自適應控制中的應用[J]. 艦船科學技術(shù), 2017, 39(14): 28-30.

[10] 蘇娜，曲美紅. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在船舶航向保持非線性控制中的應用[J]. 艦船科學技術(shù), 2017, 39(10): 94-96.

[11] 王欣，劉正江，李鐵山，等. 船舶航向離散非線性系統(tǒng)自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[J]. 哈爾濱工程大學學報, 2016, 37(1): 123-126.

[12] Tang J, Deng C, Huang G B, et al. Compressed-domain ship detection on spaceborne optical image using deep neural network and extreme learning machine[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2014, 53(3): 1174-1185.

[13] 甘世紅. 基于遺傳算法的模糊控制型船舶自動駕駛儀研究[J]. 中國造船, 2011, 52(01): 173-179.

[14] Yuan L, Wu H S. Terminal sliding mode fuzzy control based on multiple sliding surfaces for nonlinear ship autopilot systems[J]. Journal of Marine Science & Application, 2010, 9(4): 425-430.

Research on Parameter Identification of Kinematical Equation for Large Vessel

Shang Kailin, Zhang Huajun

(Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

TP 274

A

1003-4862（2017）11-0025-04

2017-10-16

湖北省自然科學基金（2016CFB502，2015CFB586）

尚凱林（1990-），男，碩士研究生。研究方向：運動控制系統(tǒng)設(shè)計。