基于事件触发的船舶动力定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于事件触发的船舶动力定位方法，包括：获取船舶当前姿态和当前速度，并根据当前姿态和当前速度建立船舶模型；根据船舶模型获取船舶的估计姿态和估计速度，计算当前姿态、当前速度与估计姿态、估计速度的差值；根据估计速度采用鲁棒神经阻尼计算鲁棒神经阻尼项，并根据鲁棒神经阻尼项、估计速度和估计姿态建立自适应估计模型，自适应模型不存在自适应律；根据估计姿态和估计速度计算推进器的实际控制率，并根据实际控制率和差值计算自适应律；根据自适应律调节推进器的实际可控输入矢量，并根据实际可控输入矢量控制船舶动力定位任务。本发明专利技术能够实现在推进器出现未知故障的情况下继续保持动力定位任务的正常进行。

【技术实现步骤摘要】
基于事件触发的船舶动力定位方法
本专利技术涉及船舶控制
，尤其涉及一种基于事件触发的船舶动力定位方法。
技术介绍
在船舶运动控制领域，动力定位在海洋工程上得到广泛应用，是目前实现船舶水上停泊、平台定位的一项重要技术。船舶动力定位系统，可以根据风向、风速、海流和船舶运动姿态等外部信号，自主控制主柴油机、首尾侧推和舵机等动力装置，保持既定的船位或沿着预定的轨迹运动。在航海实践中，动力定位系统通过其控制系统驱动船舶推进器来抵消风、浪、流等作用于船上的环境外力,从而使船舶保持定位在确定的位置上。目前已有的关于动力定位的控制算法都是基于连续时间系统进行的，需要在控制器和驱动设备之间连续不断地传输控制信号，从而使船舶稳定地保持在期望状态。图2给出了现有技术的船舶动力定位系统的基本原理图。在工程实践中，期望位置和航向通常由操作员人为设定，即图2中的ηd，它包括期望位置(x,y)和期望航向ψ。期望信号被传输给动力定位系统的控制器，控制器控制主柴油机、首尾侧推和舵机等动力装置，从而改变控制力和力矩τ使船舶保持在期望位置。在海洋中进行动力定位的船舶会不可避免地遭受风、流、浪等造成的外部环境扰动τw，这会造成船舶的位置和航向发生变化，变化后的实际位置和航向信息η将会被反馈给控制器并与期望信号相比较，从而使控制器改变动力装置的运行状态，使船舶能够保持在期望状态。如此循环往复，动力定位船舶将会稳定保持在期望状态。海洋平台或动力定位船舶长期执行定位任务，不可避免地会存在推进器故障问题，如低效故障、偏置故障。传统的动力定位控制算法未考虑推进器发生未知故障问题时的容错机制，在工程实际应用中会引起船舶定位失效(无法有效保证动力定位控制精度)，甚至导致海上事故，造成巨额经济损失。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于事件触发的船舶动力定位方法，以克服上述技术问题。本专利技术基于事件触发的船舶动力定位方法，包括：获取船舶当前姿态和当前速度，并根据所述当前姿态和当前速度建立船舶模型；根据所述船舶模型获取船舶的估计姿态和估计速度，计算当前姿态、当前速度与所述估计姿态、所述估计速度的差值；根据所述估计速度采用鲁棒神经阻尼计算鲁棒神经阻尼项，并根据所述鲁棒神经阻尼项、所述估计速度和所述估计姿态建立自适应估计模型，所述自适应模型不存在自适应律；根据所述估计姿态和所述估计速度计算推进器的实际控制率，并根据所述实际控制率和所述差值计算自适应律；根据所述自适应律调节推进器的实际控制输入矢量，从而控制船舶动力定位。进一步地，计算当前姿态、当前速度与所述估计姿态、所述估计速度的差值之后，还包括：判断所述差值是否大于阈值，若是，则将所述估计姿态和所述估计速度更新为所述当前姿态和所述当前速度，若否，则保持所述估计姿态和所述估计速度。进一步地，根据自适应律调节推进器的实际可控输入矢量之前，还包括：接收推进器的故障类型，所述故障类型包括：推进器在正常运行、推进器部分效率损失故障、推进器偏置故障以及推进器全部效率损失故障。进一步地，根据所述实际控制率和所述差值计算自适应律，包括：根据公式计算自适应参数和其中，ζ＝1，2，…，q，βλζ和βθζ是控制器设计参数，σλζ和σθζ是正的调谐常数，γj表示自适应估计模型的误差的反馈信号，实际控制率αj中j＝u，v，r，αup＝[αu，αv，αr]，差值矢量ei中i＝u，v，r，e＝[eu，ev，er]，T(β)表示推进器配置矩阵，Tiζ(·)表示推进器配置矩阵T(β)的第i行第ζ列，表示推进器配置矩阵的伪逆矩阵，表示推进器配置矩陌的第i行第ζ列。进一步地，所述根据所述估计速度采用鲁棒神经阻尼计算鲁棒神经阻尼项，并根据所述鲁棒神经阻尼项、所述估计速度和所述估计姿态建立自适应估计模型，包括：所述自适应估计模型为其中，是估计姿态矢量，是估计速度矢量，αup是实际控制率，鲁棒神经阻尼项，kvn设计控制器参数矩阵，是转换矩阵，M是惯性矩阵，误差矢量。进一步地，根据所述自适应律调节推进器的实际控制输入矢量，包括：根据公式计算实际控制命令输入矢量的控制率，其中，vp为实际控制命令输入矢量的控制率，为误差矢量；βv是滤波器的输出矢量；根据所述实际控制命令输入矢量的控制率，采用公式计算推进器的实际控制输入矢量的控制率，其中，表示驱动效率矩阵，且0≤kpi≤1，i＝1，2，…q，是偏置故障矢量，是实际控制命令输入矢量的控制率，vpi＝|pio|pio，i＝1，2，…q，pio是第i个推进器的实际控制命令输入矢量，up实际控制输入矢量的控制率；根据所述实际控制输入矢量的控制率，采用公式计算推进器的实际可控输入矢量，其中，β是方位角推进器的方位角，表示T的伪逆，Tk(·)表示矩阵T(·)的第i列，p＝[p1，p2，…，pq]T是推进器的实际可控输入矢量。本专利技术解决了海船动力定位操作过程中推进器的未知故障问题，能够实现在推进器出现未知故障的情况下继续保持动力定位任务的正常进行，为相关理论和船舶控制工程搭建了桥梁，使理论研究成果应用于船舶工程实践提供了可能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术基于事件触发的船舶动力定位方法流程图；图2是现有技术船舶动力定位系统基本原理图；图3是本专利技术动力定位船舶推进器配置图；图4是本专利技术船舶动力定位事件触发控制逻辑结构图；图5是本专利技术6级海况下二维风场及对应的风生浪波面视图；图6是本专利技术船舶运动轨迹对比图；图7是本专利技术船舶姿态变量对比图；图8是本专利技术本专利算法中间隔采样点分析；图9是本专利技术推进器故障条件下船舶姿态变量及自适应模型的预测值；图10是本专利技术推进器故障条件下的推进器实际控制输入；图11是本专利技术推进器故障条件下的自适应参数图12是本专利技术推进器故障条件下的自适应参数具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是本专利技术基于事件触发的船舶动力定位方法流程图，如图1所示，本实施例的方法可以包括：步骤101、获取船舶当前姿态和当前速度，并根据所述当前姿态和当前速度建立船舶模型；具体而言，本实施例的建立动力定位船舶的三自由度数学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于事件触发的船舶动力定位方法，其特征在于，包括：/n获取船舶当前姿态和当前速度，并根据所述当前姿态和当前速度建立船舶模型；/n根据所述船舶模型获取船舶的估计姿态和估计速度，计算当前姿态、当前速度与所述估计姿态、所述估计速度的差值；/n根据所述估计速度采用鲁棒神经阻尼计算鲁棒神经阻尼项，并根据所述鲁棒神经阻尼项、所述估计速度和所述估计姿态建立自适应估计模型，所述自适应模型不存在自适应律；/n根据所述估计姿态和所述估计速度计算推进器的实际控制率，并根据所述实际控制率和所述差值计算自适应律；/n根据所述自适应律调节推进器的实际控制输入矢量，从而控制船舶动力定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于事件触发的船舶动力定位方法，其特征在于，包括：
获取船舶当前姿态和当前速度，并根据所述当前姿态和当前速度建立船舶模型；
根据所述船舶模型获取船舶的估计姿态和估计速度，计算当前姿态、当前速度与所述估计姿态、所述估计速度的差值；
根据所述估计速度采用鲁棒神经阻尼计算鲁棒神经阻尼项，并根据所述鲁棒神经阻尼项、所述估计速度和所述估计姿态建立自适应估计模型，所述自适应模型不存在自适应律；
根据所述估计姿态和所述估计速度计算推进器的实际控制率，并根据所述实际控制率和所述差值计算自适应律；
根据所述自适应律调节推进器的实际控制输入矢量，从而控制船舶动力定位。


2.根据权利要求1的方法，其特征在于，计算当前姿态、当前速度与所述估计姿态、所述估计速度的差值之后，还包括：
判断所述差值是否大于阈值，若是，则将所述估计姿态和所述估计速度更新为所述当前姿态和所述当前速度，若否，则保持所述估计姿态和所述估计速度。


3.根据权利要求1的方法，其特征在于，根据自适应律调节推进器的实际可控输入矢量之前，还包括：
接收推进器的故障类型，所述故障类型包括：推进器在正常运行、推进器部分效率损失故障、推进器偏置故障以及推进器全部效率损失故障。


4.根据权利要求1的方法，其特征在于，根据所述实际控制率和所述差值计算自适应律，包括：
根据公式






计算自适应参数和其中，ζ＝1,2,…,q，βλζ和βθζ是控制器设计参数，σλζ和σθζ是正的调谐常数，γj表示自适应估计模型的误差的反馈信号，实际控制率αj中j＝u，v，r，αup＝[αu,αv,αr]，差值矢量ei中i＝u，v，r，e...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国庆，姚明启，宋纯羽，褚生甲，李纪强，张显库，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21