【技术实现步骤摘要】
一种基于模型预测控制的船舶推进系统燃油控制方法
[0001]本专利技术属于船舶推进系统控制
，涉及船舶推进系统燃油的控制的方法，具体涉及一种基于数据驱动系统辨识和模型预测控制的船舶系统燃油控制改进方法，可以提升船舶推进系统的燃油性能，减少燃油消耗，降低成本。
技术介绍
[0002]推进系统是船舶的重要组成部分，具体包括了推进主轴和船用柴油机。船舶航运的经济成本主要取决于船舶推进系统的性能，据统计，在远洋航运中燃油成本约占了总成本的75％，因此，针对船舶推进系统设计控制器以优化经济性能是有意义的。
[0003]现有的针对船舶推进系统设计经济性能控制器的方法主要是基于推进系统的模型，寻找使燃油消耗达到极小值的柴油机转速。现有的推进系统的模型传统上是经验模型，要求工程师有很丰富的工程经验，并且会耗费大量精力。近年来，随着计算机计算能力的不断提升，数据驱动的建模方法得到了广泛的关注，使用神经网络等建模方法进行船舶推进系统燃油的控制，可以大大缩短建模所需的精力。但是，不管是现有的经验模型还是数据驱动建模方法，通常都具有很...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的船舶推进系统燃油控制方法，包括离线过程和在线过程，离线过程包括数据驱动的系统辨识及模型预测控制器次优程度的估算与量化；在线部分包括控制律的改进；使用船舶推进系统的历史数据建立动态辨识模型，作为模型预测控制器的预测模型，构造船舶推进系统的模型预测控制器，得到次优解；再根据模型预测控制器的参数，得到对模型预测控制律的次优程度的估计，并修正传统的模型预测控制律，使之逼近全局最优控制律，从而实现基于数据驱动船舶推进系统辨识改进模型预测控制；包括如下步骤：1)建立反映推进系统燃油消耗情况的关键性能指标；具体以燃油消耗率为关键性能指标，作为模型预测控制的目标函数；燃油消耗率描述船舶推进系统的油耗水平，表示为：其中，是燃油消耗率；是柴油机每小时的燃油消耗量；是柴油机输出的有效功率；2)利用历史数据，使用稀疏回归方法建立船舶推进系统的动态辨识模型；包括如下步骤：21)建立变量之间的输入输出关系，确定待辨识模型形式；船舶推进系统的模型辨识过程参数包括：轴功率p，主机消耗燃油流量c，主机转速r和主机入口燃油流量l；将轴功率与主机消耗燃油流量作为系统状态，通过状态向量计算出燃油消耗率；主机入口燃油流作为辅助控制变量；在模型预测控制器中，船舶推进系统的动态过程使用式2所示的离散非线性状态空间方程：其中，是状态向量；是控制输入向量；k是当前时刻；f(
·
)是待辨识的非线性函数；22)历史数据包含船舶推进系统的动态信息，使用历史数据构造数据矩阵，包括输入矩阵和输出矩阵；23)采用稀疏回归方法建立非线性库；非线性库中包含多种非线性项，通过非线性项的线性组合逼近推进系统的非线性动态，模型参数即组合系数；非线性项采用有关轴功率p，主机消耗燃油流量c，主机转速r和主机入口燃油流量l的历史数据的一次方项、二次方项和三次方项，组成非线性库，表示为：其中，P1是有关X和U的一次项；P2是有关X和U的二次项；P3是有关X和U的三次项；24)基于数据矩阵，使用LASSO方法辨识模型；输入输出关系的辨识方程表示为：Y＝Θ(X,U)Ξ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式10)其中，Ξ是待辨识的模型参数，Ξ＝[ξ
1 ξ2]；ξ1是根据非线性库(式6)计算船舶推进系统的轴功率的特征向量，即非线性库中每行的每一元素所对应的组合系数；ξ2是根据非线性
库计算船舶推进系统的主机消耗燃油流量的特征向量；使用LASSO回归求解(式10)以保证稀疏性，表示为：其中，Y
i
表示Y的第i列；ξ
i
表示Ξ的第i列；i＝1,2；当辨识得到Ξ之后，设在线采集到的新样本为按(式6)生成非线性库向量系统下一时刻的状态表示为通过步骤21)～24)可构造船舶推进系统的非线性动态方程，得到船舶推进系统的动态模型；3)建立船舶推进系统的模型预测控制器；基于模型预测控制律，首先针对船舶推进系统构造如下的模型预测控制器：其中，是待优化的性能指标；是一步代价，是一个二次型函数；N是预测步长；运动规律满足系统的动态方程即为：即为：同时，满足状态及控制上下限的约束，分别为和x
°
，u
°
分别表示状态和控制的设定值；模型预测控制的决策变量是控制序列，记为u(k)；在u(k)的作用下，有限步长优化问题的值函数记为在每一个采样时刻运行上述模型预测控制器，将求解得到的控制...
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