一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，属于船舶动力定位系统技术领域。通过蚁群和人工鱼群混合算法来解决船舶动力推力分配优化问题，包含以下步骤：输入参与推力分配的纵荡、横荡和艏摇的力和力矩；设定每个推进器推力的大小、推力变化率、推进器方位角变化率和推进器方位角禁区的范围；根据船舶所受的合力，要求所有的推进器产生的合力和合力矩与参与推力分配的输入指令相等；建立推力分配数学模型，并应用蚁群和人工鱼群混合算法解决推力分配的优化问题。本发明专利技术提出的算法增强了遍历寻优的能力，克服了易陷入局部极值的问题，能够有效地将三个自由度的推力指令分配到每个推进器上，解决动力定位系统的推力分配问题。

A thrust allocation method for ship dynamic positioning system based on hybrid algorithm

The invention discloses a thrust distribution method of a ship dynamic positioning system based on a hybrid algorithm, belonging to the technical field of the ship dynamic positioning system. The hybrid algorithm of ant colony and artificial fish colony is used to solve the optimization problem of ship power thrust allocation, which includes the following steps: input the forces and moments of pitch, sway and yaw involved in thrust allocation; set the magnitude of each propeller thrust, thrust variation rate, propeller azimuth variation rate and the range of propeller azimuth forbidden zone. According to the resultant force of the ship, the resultant force and torque produced by all thrusters are required to be equal to the input instructions participating in thrust distribution; the mathematical model of thrust distribution is established, and the hybrid algorithm of ant colony and artificial fish colony is applied to solve the optimization problem of thrust distribution. The algorithm proposed by the invention enhances the ability of traversal optimization, overcomes the problem of easily falling into local extreme value, and can effectively distribute three degrees of freedom thrust instructions to each propeller to solve the thrust distribution problem of the dynamic positioning system.

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法
本专利技术属于船舶动力定位系统
，具体涉及一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法。
技术介绍
随着人类对海洋开发的发展，锚泊系统已经不能满足海洋工程作业船舶在深海海域进行定位作业的要求，船舶动力定位系统却能很好地解决这一问题。过去，船舶在海上作业时，如果要求其保持作业地点固定不变，人们通常采用锚泊系统来实现定位。但随着水深的增加，或作业地点水下情况复杂不允许抛锚时，锚泊系统就很难完成其保持船位的任务，所以动力定位系统对于海洋工程装备领域来说，已成为十分重要的系统。动力定位系统的推力分配是根据控制系统计算出为实现动力定位而需要的力和转艏力矩，对船上各推进器的推力大小和方向进行合理分配，从而使各推进器共同作用产生满足船舶控制所需的力和力矩，来满足船舶定位的需要。由于冗余要求，装有动力定位系统的船舶一般装有多个推进器，因此推进器分配单元次存在多个解都能满足控制器指令。在考虑能源消耗和船舶操作性以及推进器的磨损和噪声前提下，可将推力分配问题归结为最优化问题。经对现有技术文献的检索发现，中国专利公开号：CN102508431A，专利名称：一种海洋钻井平台动力定位系统推力分配方法；中国专利公开号：CN103092077A，专利名称：动力定位系统的推力分配方法；运用粒子群算法和序列二次规划方法对动力定位系统推力分配优化，本专利将蚁群和人工鱼群混合算法用于解决动力定位系统的推力分配问题。智能优化算法是近年来国内外优化领域和工程界研究的热点，其中蚁群算法是根据蚂蚁觅食进行路径选择方式进行模拟而得出的一种仿生算法，其具有很好的全局搜索能力，同时利用正反馈原理加快解的结构，在搜索过程中，蚂蚁个体能够相互协作，有利于对解空间进行进一步的搜索，从而有利于发现较好解；但蚁群算法也存在求解大型问题时搜索时间长、收敛速度慢和容易出现早熟停滞现象。人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化算法，在人工鱼群中，主要利用鱼群的觅食、聚群和追尾行为，从构造一条鱼的底层行为做起，通过鱼群中各个个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸现出来的目的，该算法具有良好的克服局部极值，取得全局极值的能力。由于蚁群算法易与其他启发式算法相结合，蚁群算法和人工鱼群算法具有天然的互补特性，所以提出了蚁群和人工鱼群混合算法。算法的前期在改进蚁群算法中若干关键点的同时，利用人工鱼群算法获取蚁群算法的较优可行解，后期则充分利用蚁群算法的正反馈性，然后以提高求解效率，同时将鱼群算法中拥挤度的概念引入到混合算法中，从而增强算法的遍历寻优能力。算法中只使用目标函数的函数值，无需目标函数的梯度值等特殊信息，对搜索空间具有一定的自适应能力，算法对初值无需求，对各参数的选择也不敏感。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供降低能量的消耗、减少推进器的磨损和避免奇异结构，提高动力定位系统的性能的一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法。本专利技术的目的通过如下技术方案来实现：一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，包括如下步骤：步骤1.建立动力定位系统的推力分配模型，令参与推力分配的输入量τ＝[τX,τY,τN]，则τ＝B(α)u其中u＝[u1,u2,…,u8]，τX、τY、τN分别为输入的纵向、横向和艏摇方向的力和力矩；u为8个推进器输出的推力矢量；αi为第i个推进器旋转的方位角，lxi、lyi分别为第i个推进器与船舶旋转中心的纵向、横向距离，B(α)是对应的矩阵；步骤2.进行初始化鱼群参数：初始化人工鱼群规模M、每条人工鱼的初始位置、视野Visual和步长Step、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、最大迭代次数等参数；步骤3.将步骤1和步骤2中所述的信息读入人工鱼群算法中，并更新算法的迭代次数；步骤4.每条人工鱼分别执行两种行为：(1)每条人工鱼执行聚群行为，缺省行为是觅食行为；(2)每条人工鱼执行追尾行为，缺省行为是觅食行为；步骤5.计算各人工鱼各当前的适应度值：推力分配优化的目标函数是推进器的能耗、推进器的磨损、推力误差最小，以及避免奇异结构。根据以上的考虑，建立如下的推力分配数学模型，其中目标函数为：其中，第一项STQS惩罚项指在横向、纵向合力及回转力矩与控制器指令之间误差S。此惩罚项的主要意义是确保推进器产生的合力能抵消环境因素作用在船上的外界力，所以，对于权值矩阵Q，对角线上的值应该取得足够大，保证无论何时都满足S≈0。第二项是总的能量消耗。第三项用于约束方位角的变化速率，是为了减小推进器的磨损，其中权值矩阵Ω＞0。第四项用于避免奇异结构，其中ε＞0是为了防止分母出现零的情况，ρ＞0是权值系数，可以在操作性和能耗方面进行调节。满足以下的约束条件：约束条件中第一项用于惩罚推力误差，其中S＝[SX,SY,SN]分别为三个方向的推力误差；第二项是限制推进器的推力大小范围，u代表推进器输出力的大小，其中umin为推进器输出的最小推力，umax为推进器输出的最大推力；第三项是限制推进器旋转方位角的大小范围，α代表推进器旋转方位角，其中αmin为最小方位角，αmax为最大方位角；第四项是约束推进器的推力变化率，u0表示推进器上一时刻的推力，其中Δumin为当前采样时刻推力变化的最小变化值，Δumax为当前采样时刻推力变化的最大变化值；第五项是约束推进器的旋转方位角的变化率，α0表示推进器上一时刻的方位角，其中Δαmin为当前采样时刻的方位角变化的最小变化值，Δαmax为当前采样时刻的方位角的最大变化值；第六项是为了避免方位角陷入推力禁区，αl为推进器方位角禁区的下限角度，αu为推进器方位角禁区的上限角度；步骤6.分别对每条人工鱼比较两种行为的结果，执行适应度值更好的行为，将人工鱼的适应度值与公告板进行比较，以适应度值好的人工鱼更新公告板；步骤7.当达到最大迭代次数时，人工鱼群算法终止，输出最优解(即人工鱼的状态和对应的值)；步骤8.根据获取的初始解，将m只人工蚂蚁放置在步骤7输出的n个不同的解上，然后并行地搜索m个与问题最优解相对应的游历，完成初始化工作，首先，为了防止停滞现象的出现，将信息素的取值范围限制为[τmin,τmax]，各解结点每条边上信息素的初值为：τij(0)＝τmax，其中ρ为信息素挥发系数，Lbest表示对应全局最好解或迭代最优解的路径长度；步骤9.计算转移概率：初始化之后的人工蚂蚁在循环获取可行解的过程中路径的选择是根据本轮循环中状态概率来确定，第k只人工蚂蚁在结点i处选择结点j作为下一个结点的概率为式中，τij为信息素痕迹的浓度；ηij为问题的启发式信息值；α与β分别为信息素浓度τij与启发式信息值ηij对应的相对影响因子；表示第k只人工蚂蚁在结点i处可以直接到达的下一个结点的集合；步骤10.信息素浓度更新：在所有人工蚂蚁完成了一次完整的寻优过程之后，根据τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)对信息素浓度更新。先根据信息素挥发规律对路径上所有信息素进行挥发，计算出Δτij(t)，然后对全局路径进行信息素更新：τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)+Δτij(t)Δτij(t)＝ρ×f(Lbest)信息素更新以后，根据公式来确定信息素轨迹量τmin、τmax；步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.建立动力定位系统的推力分配模型；步骤2.初始化鱼群参数：初始化人工鱼群规模M、每条人工鱼的初始位置、视野Visual和步长Step、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、最大迭代次数；步骤3.将步骤1和步骤2中所述的信息读入人工鱼群算法中，并更新算法的迭代次数；步骤4.每条人工鱼分别执行两种行为：(1)每条人工鱼执行聚群行为，缺省行为是觅食行为；(2)每条人工鱼执行追尾行为，缺省行为是觅食行为；步骤5.计算各人工鱼各当前的适应度值：推力分配优化的目标函数是推进器的能耗、推进器的磨损、推力误差最小，以及避免奇异结构；步骤6.分别对每条人工鱼比较两种行为的结果，执行适应度值更好的行为，将人工鱼的适应度值与公告板进行比较，以适应度值好的人工鱼更新公告板；步骤7.当达到最大迭代次数时，人工鱼群算法终止，输出最优解(即人工鱼的状态和对应的值)；步骤8.根据获取的初始解，将m只人工蚂蚁放置在步骤7输出的n个不同的解上，然后并行地搜索m个与问题最优解相对应的游历，完成初始化工作，首先，为了防止停滞现象的出现，将信息素的取值范围限制为[τmin,τmax]，各解结点每条边上信息素的初值为：τij(0)＝τmax，其中...

【技术特征摘要】
1.一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.建立动力定位系统的推力分配模型；步骤2.初始化鱼群参数：初始化人工鱼群规模M、每条人工鱼的初始位置、视野Visual和步长Step、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、最大迭代次数；步骤3.将步骤1和步骤2中所述的信息读入人工鱼群算法中，并更新算法的迭代次数；步骤4.每条人工鱼分别执行两种行为：(1)每条人工鱼执行聚群行为，缺省行为是觅食行为；(2)每条人工鱼执行追尾行为，缺省行为是觅食行为；步骤5.计算各人工鱼各当前的适应度值：推力分配优化的目标函数是推进器的能耗、推进器的磨损、推力误差最小，以及避免奇异结构；步骤6.分别对每条人工鱼比较两种行为的结果，执行适应度值更好的行为，将人工鱼的适应度值与公告板进行比较，以适应度值好的人工鱼更新公告板；步骤7.当达到最大迭代次数时，人工鱼群算法终止，输出最优解(即人工鱼的状态和对应的值)；步骤8.根据获取的初始解，将m只人工蚂蚁放置在步骤7输出的n个不同的解上，然后并行地搜索m个与问题最优解相对应的游历，完成初始化工作，首先，为了防止停滞现象的出现，将信息素的取值范围限制为[τmin,τmax]，各解结点每条边上信息素的初值为：τij(0)＝τmax，其中ρ为信息素挥发系数，Lbest表示对应全局最好解或迭代最优解的路径长度；步骤9.计算转移概率；步骤10.信息素浓度更新；步骤11.重复步骤8、9、10，当循环的次数达到事先设定好的最大迭代次数N时，或者部分人工蚂蚁都选择了同一条路径方式前行，整个程序终止；步骤12.输出蚁群和人工鱼群混合算法寻找到的最优分配方案，即每个推进器产生的推力大小和方向。2.根据权利要求1所述的一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体为：令参与推力分配的输入量τ＝[τX,τY,τN]，τ＝B(α)u其中u＝[u1,u2,…,u8]，τX、τY、τN分别为输入的纵向、横向和艏摇方向的力和力矩；u为8个推进器输出的推力矢量；αi为第i个推进器旋转的方位角，lxi、lyi分别为第i个推进器与船舶旋转中心的纵向、横向距离，B(α)是对应的矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于混合算法的船舶动力定位系统推力分配方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏国清，韩志伟，陈兴华，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23