收稿日期:2007211220修回日期:2007212224基金项目:国家“863”计划海洋技术领域“海洋油气资源勘探开发技术”专题(2006AA09Z327)“深海平台动力定位控制系统研究”作者简介:周　利(1983-),男,硕士生。

研究方向:动力定位系统研究。

E 2m ail :zhonli20@　文章编号:167127953(2008)022*******动力定位控制系统研究周　利,王　磊,陈　恒(上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海200030)摘　要:回顾近年来船舶与海洋工程动力定位控制系统的研究成果,总结动力定位控制系统中的滤波技术及典型的控制策略,提出将控制系统分为主动式控制和被动式控制。

关键词:动力定位;控制系统;研究中图分类号:U661.1 文献标志码:AReview on t he St udy of Dynamic PositioningControl System for VesselsZH OU Li ,WANGLei ,CHEN H eng(State key Laboratory of Ocean Engineering ,Shanghai Jiaotong University ,Shanghai 200030,China )Abstract :Reviewed in this paper arc the research methods on dynamic positioning control system for ves 2sels in recent years.Filtering in dynamic positioning control system ,typical control strategies are summed up.Also control system is classified into initiative control system and passive control system.Some references a 2bout dynamic positioning control system are offered.K ey w ords :dynamic positioning system ;control system 钻井平台、舰船等海洋结构物经常需要将其定位于海上某一点以进行钻井、打捞、海上救助、铺管、海洋调查、潜水等各种作业。

以往,大多采用锚泊等方法进行定位,所需建设工程时间较长,尤其在深海处,锚泊定位方法存在较大困难。

随着船舶与海洋工程的迅速崛起,传统的定位系统已经不能满足深海地域定位作业的要求,船舶动力定位系统能够很好地解决这一问题。

它的优点是定位成本不会随着水深增加而增加,并且操作也比较方便,因此动力定位系统的研究越来越具有现实意义。

1　动力定位系统简介动力定位系统是一种高新控制技术,广泛地应用于船舶及海上浮式作业平台,它是一种闭环的控制系统,在不借助锚泊系统的情况下,不断检测出船舶的实际位置与目标位置的偏差,再根据外界风、浪、流等外界扰动力的影响计算出使船舶恢复到目标位置所需推力的大小,并对船舶上各推力器进行推力分配,使各推力器产生相应的推力,从而使船尽可能地保持在海平面上要求的位置上。

动力定位系统由3部分组成:①位置测量系统;②控制系统;③推力系统。

其中控制系统是动力定位系统的核心部分。

海洋结构物在海上的运动是由风、水流、波浪、推力器等共同产生的。

其中,风、水流、二阶波浪慢漂力以及推力器引起的运动速度为0～0.25rad/s ,称为低频;一阶波浪引起的运动速度为0.3～1.6rad/s ,称为波频。

前者引起的慢漂运动使其缓慢地漂离原来的位置,必须加以控制;后者引起高频往复运动。

动力定位系统很难并且也没有必要对高频位移进行控制,因为这会大大加速推力器系统的磨损和能量的消耗。

从这个角度考虑,必须在位置估计中采用滤波技术,把这3个高频分量滤掉,而滤波器就很好充当了这一角色。

第37卷　第2期2008年4月 船海工程SHIP &OCEAN EN GIN EERIN G Vol.37　No.2Apr.2008海洋结构物由于其自身的速度、质量、惯性矩、中心坐标等动态性能发生变化,往往引起流体动力导数发生相应的改变,导致其运动数学模型的参数甚至结构产生摄动,即不确定性的存在。

此外,风、浪、流的存在也会造成附加的干扰动力,并最终转换为结构物模型的参数以及结构的摄动。

因此,如何寻找高效实用的控制策略,以保证在海洋结构物本身存在动态性能改变和外界环境干扰的条件下仍能满足船舶与海洋工程领域中不断提高的性能指标要求,成为了动力定位控制中的最关键问题。

2　动力定位控制系统2.1　滤波技术早期的动力定位系统在PID控制器的基础上,采用低通滤波技术,可以滤除高频信号。

但是它却使定位误差信号产生相位滞后。

这种相位滞后限制了可以用于控制器的相角裕量,因此滤波效果越好,则对控制器带宽和定位精度的限制就愈大。

第二代动力定位系统采用Kalman滤波技术,使控制器的输出比较平滑,较好地估计出船舶的状态的问题,减少推力器不必要的动作,减少耗能。

由于取样和修正能在同一个周期内完成,因而解决了控制中存在的由于滤波而导致的相位滞后问题。

姜华[1]提出了Kalman滤波技术在船舶动力定位中的应用方法,并以300m救生母船为实例建立船舶运动的数学模型,设计了Kal2 man滤波器,通过仿真说明该滤波器能够较好地估计出船舶的真实船位和艏向。

王宗义等[2]利用Kalman滤波方法估计船舶位置和首向低频运动,同时剔除来自位置和首向传感器信息中的高频运动分量和噪声。

20世纪80年代初,自校正技术中采用Kalman滤波器和自校正滤波器分别处理低频运动和高频运动。

此外,有些学者对滤波技术进行了进一步的发展。

例如,王晓声[3]把自适应Kalman滤波器理论和最优控制理论应用于典型的动力定位系统。

它是基于线性化的船舶运动方程,通过自适应Kalman滤波器对船舶在风、浪、流作用下的高频运动和低频漂移分别进行评估,保证了定位控制仅对低频漂移进行补偿。

付明玉等[4]建立了船低频数学模型,并根据功率估计曲线建立了高频数学模型,设计有限冲击滤波器和最优估计滤波器剔除偏差信号中的高频成分。

李兰花[5]利用H∞滤波方法估计船舶位置和首向低频运动,同时剔除来自位置和首向传感器中的高频运动分量和噪声。

2.2　控制策略控制策略是船舶与海洋工程控制科学的的主要研究对象,相当控制系统的核心,用于接收信息,发布命令。

目前广泛使用的控制策略主要有以下几种。

2.2.1　经典控制经典控制理论主要研究线性定常系统,被控对象几乎全部是单输入2单输出系统。

PID控制即是动力定位中应用经典控制理论来设计的典型控制技术。

PID控制器在海平面内分别对船舶在海平面内纵荡、横荡以及首摇3个自由度上的运动实施控制,控制简单、可靠、物理意义明显,在动力定位中应用取得了相当大的成功,特别是在早期阶段。

其此同时,它也具有不可避免的缺点:①PID控制参数整定困难,且适应性差[6];②对复杂的非线性系统来说,PID所取得的功效将受限制;③由于滤波器的加入,使定位误差信号产生了相位滞后。

通常情况下,改进的PID控制是用与船舶航行状态有关及气候条件直接相关的“装载”、“天气”、“航速”3参数取代经典的比例增益系数、积分增益系数、微分增益系数,让系统自动完成所有计算过程;当航速由GPS自动计算时,实际上只需调整装载与天气两个参数,一方面整定参数减少,另一方面参数的含义清楚,简化了操作[7]。

2.2.2　H∞鲁棒控制为了能很好的解决由于系统模型的不精确性以及所受环境力的扰动性对动力定位系统稳定性有很大影响的难题,20世纪80年代初,H∞鲁棒控制诞生。

它是在H∞空间通过某些性能指标的无穷范数优化而获得具有鲁棒性能控制器的一种控制理论,其实质是为多输入2多输出法,可以直接解决模型误差比较大的问题,比传统的方法有更好的鲁棒性。

在船舶动力定位领域中,M R Katebi等提出了将H∞设计方法应用到动力定为控制的3个步骤。

Messer和Grimble将H∞鲁棒控制理论应用到航迹自动舵。

Tadahiro Hyakudome在试验中利用H∞控制理论来设计半潜式平台的动力定位控制系统时,通过选择合适的强度函数,使推力器对兴波力的响应达到最小。

大连海事大学的贾欣乐、张显库[8]应用控制的S/T混合灵敏度方法于船舶自动舵设计,按机理估算模型乘性摄动上限,据此确定优化指标中的权函数W2,利用设计的控制器对闭环系统在多种环境条件下进行了仿真研究。

但这些都属于仿真研究,2000年,张显库、贾欣乐、蒋丹东在阳澄湖号油轮上对H∞鲁棒自动舵进行了实际的海试,证明了这种自动舵能够抑制海况干扰,具有良好的控制性能,对航速变化等产生的船舶模型摄动,具有良好的鲁棒性能。

然而H∞鲁棒控制仍然存在尚待研究和解决的问题:①H∞鲁棒控制计算复杂的问题;②指标的设定和权函数的选取仍然有困难;③对于坏条件数的H∞鲁棒控制问题以及模型降阶问题,也是一个需要解决的问题。

2.2.3　模糊控制在控制工程领域中,动态系统日趋复杂,各种因素引起的不确定性及不精确性的存在使得许多控制理论束手无策。

一些无法建立精确数学模型以及具有参数或结构不确定的系统亟须一些新的控制算法来解决,其中模糊控制就是一种很好的方法。

模糊控制的基本思想就是把人类对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以IF和T H EN形式所表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程。

因此,鉴于船舶动力定位本身的特点,利用模糊控制技术也变得非常适合。

Inoue[14215]最初在单点系泊中结合了模糊控制动力定位,给出了其基本的模型,用位置及位置偏差作为控制器的输入量,推进器的力作为输出量。

李和贵等[10]就船舶动力定位中模糊控制的应用进行了研究,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定。

王丽娟采用了模糊控制器作为系统的控制器,并针对仿真过程中出现的问题进行优化。

由于模糊控制策略的局限性,控制效果不是很理想。

鉴于此,张桂兰,邓志良[11]探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进。

改进的模糊控制器的控制效果明显优于常规模糊控制器。

卢笑庆[12]选用Thor.L Fossen提出的船舶动力定位系统状态空间模型,采用基于高木一关野模糊逻辑系统的方法设计模糊控制器改变了传统控制器输出部分的隶属函数,使之变为输入量的线性组合,使其控制复杂动态非线性系统时效果非常理想。

模糊逻辑控制虽然具有很多优点,但它所具有的“知识”是通过领域内的专家提供的,模糊控制规则是靠人的直觉经验制定的,它并不具有学习功能,缺乏有效的学习算法和自适应能力。