| 单词 | 船舶运动控制 |
| 释义 | 【船舶运动控制】 拼译：ship motiion gontro1 水面船舶运动控制由自动舵实现。近代自动舵有两种控制模式：航向保持和航迹保持。自动舵系统由3个闭环构成，内环为舵角环，它是一复杂的电液伺服系统，用以驱动舵叶到命令位置，产生转船力矩；中环为航向环，航向控制器依据航向误差发出纠偏舵令给舵角环；外环为航迹环，航迹控制器根据航迹误差计算设定航向送航向环。3个环的反馈信息主要是舵角、航向和船位，分别取自舵角发送器、陀螺罗经、全球定位系统(GPS)接收机。 船舶自动舵历史悠久。20世纪20年代初，Minorsky已将PID自动舵用于商船航向保持。随着技术的进步，自动舵的结构发生了巨大的变化，机械式、电气式、电子式及微计算机化的产品相继问世。但就原理而论，70年代中期以前始终未能脱离PID控制律的范畴。传统PID自动舵在性能方面可满足航向保持的一般要求，但有两个明显缺陷：(1)它以瞬态响应的准确性和快速性为唯一指标，用舵幅度及频率偏大，造成附加推进阻力使航速下降；(2)载重、航速或航行环境变化时难于及时准确地调整比例增益、积分和微分增益以达到与航船动态特性的最优匹配，从而进一步影响到航行经济性。70年代初科学和工程界出现如下情况：全球性的能源危机反映在航运领域，使人们对高性能自动舵的需求日益迫切；现代控制论的重要分枝系统模型辨识和自适应控制取得重要进展，Landau的模型参考控制器(MRAS)和Astrom的自校正调节器(STR)为自适应控制理论的实际应用奠定了基础；微计算机及其接口电路的普及为实现自适应控制提供了可能。自适应自动舵在此基础上应运而生，它以下述基本措施胜过PID舵一筹：(1)，以偏航角和舵角的加权平方和作为性能指标加以优化，使船舶附加推进阻力减至最小；(2)在线辨识船舶模型，依此更新控制器参数，使之与船舶动态特性始终保持最优的匹配。应指出的是，经过近20年的发展，目前尚不能认为自适应控制已是一门成熟的学科，其复杂性在于它面对的是一个随机、时变的非线性系统。理论研究已有丰富的建树，包括稳定性和收敛性的证明，但其中一些条件对实际应用而言未免苛刻；建模中无法考虑的高频动态噪声及不可测的输出干扰，都可能使自适应控制失去稳定性，此即鲁棒性问题。鲁棒自适应控制是正在研究的领域。人们从工业应用角度，认识到辨识是自适应控制的关键，因之采取两种措施解决这一困难，一是发展鲁棒的辨识算法，二是建立安全网监视自适应控制系统的运行，必要时关断辨识，中止自适应过程。把自适应舵的研究和发展放在上述历史背景下，将使问题更为明朗。70年代中期至80年代中期为自适应舵的初期发展阶段。研究沿着MRAS和STR两条主线同时展开。MRAS自适应舵的研究主要是Van Amerongen及其后继者进行的(1984)。船舶动态用Nomoto模型描述，模型增益K和时间常数T通过并联的参考模型结构用Landau的超稳定准则在线辨识；控制器采用PID框架，应用线性二次高斯控制理论(LQG)确定比例增益Kp和微分增益Kd与K、T之间的关系，积分增益Ki按机理确定。该算法物理概念鲜明，考虑问题全面(干扰特性，操舵伺服系统非线性等)，对狭水道航行控制具有良好性能；但因采用的是确定性船舶模型，较少用于随机干扰明显的开阔水域的船舶运动控制。STR自适应舵的研究规模远超过MRAS舵。最早的研究是Källström等人针对超大型油轮的自适应舵设计(1979)。该算法具有4种功能：最小方差控制(MV)加最小二乘模型辨识(LS)构成经典的STR航向控制器；对控制器增益采用航速前馈补偿(Speed scheduling)，以加速系统的响应过程；高阶的Kalman滤波器，提供横漂速度和转首角速度估计值，以便在STR控制器上迭加一种状态反馈；专门的转向控制器，将转向过程分解为四个阶段，每阶段用一种适当的PID控制律。据报道该舵可降低推进能耗2%，提高航速1%。几乎在同时，Tiano等人也做了类似的工作。Astiöm给出一种基于扩大的最小二乘算法(ELS)辨识船舶ARMAX模型和用谱分解法求解LQG控制器的设计，对自适应舵的后续研究有启发意义。Saelid等发表的一套自适应舵算法朝着实用化方向迈进了一大步(1984)。状态空间船舶模型分成低频和高频两部分，低频模型包括用牛顿运动定律建立的船舶动态，外加慢时变风力干扰；高频模型则反映波浪引起的周期偏航振荡。用递推预报误差算法(RPE)辨识整个船舶模型参数，预报误差信息取自Kalman滤波器；通过变遗忘因子对不同的参数进行不同的遗忘加权，由此避免了在持续激励不足时辨识器发生爆发的可能；控制器依据低频模型用LQG原理设计。Grimble针对船舶动力定位问题提出一种多变量STR控制算法(1987)。低频船舶模型不加辨识，直接引用先验数据确定参数，高频部分假设为一种ARMA模型。高低频模型引用同一个新息，通过Kalman滤波给出低频状态估计送LQG控制器作状态反馈；用一种自校正滤波器算法估计高频模型参数及高频模型输出，反过来再计算公用的新息。本算法立论合理，但其在船舶航向保持方面的应用至今未见报道。Reid对波浪干扰及采用形式滤波器建立波谱模型方面进行了深入的研究，但由此设计的自动舵控制器阶数剧增，阻碍了它的实际应用(1984)。Blanke指出，从船舶运动控制性能及经济性两方面考虑，对自动舵内环的伺服系统的设计原则和管理质量作全面改进具有巨大的潜力，其可能的收益与在中、外环采用先进复杂的控制算法处于同等重要的地位，然此点并未引起船舶运动控制学者足够的重视。80年代中期到90年代初期，是自适应舵研究从理论探讨、可行性论证、仿真研究和个别海试发展到实际应用的阶段，国际市场上出现了相当一批性能优越的定型产品，控制模式普遍可任选航向保持或航迹保持；厂家遍布西欧、北美和日本，著名的有Anschütz(德)，C．Plath(德)，Decca(英)，Norcontrol(挪)，Sperry(美)，Iontnons(美)，横河北辰(日)，东京计器(日)，三菱(日)等，引用的控制算法并无新的突破，但在实现技巧上，在保证闭环系统控制的鲁棒性方面，则各有诀窍。国内的研究正在加紧进行，但产品化过程尚未完成，应指出的有大连海运等院船舶自动化研究室的工作。在近期研究中较突出的是Holzhüter结合Anschiitz自适应舵产品设计开展的工作。其基本思想归结为下述各项：低频部分取Nomoto模型代表船舶动态，以一个随机游走过程表示风力干扰；高频部分用二阶振荡模型代表波浪干扰；整个模型表述为连续的状态空间形式，为便于辨识，离散化后转化为标准线性回归模型，用于参数辨识器，后者和Kalman滤波器组成一个自举(Bootstrap)参数和状态估计器，状态估计器的参数由参数估计器提供，参数估计器需要的量测信息则由状态估计器提供，实际上作为近似状态估计器的参数可取为固定的名义值；辨识算法在低频部分用鲁棒性好的随机梯度法(STG)，高频部分用具有遣忘因子的最小二乘法；控制器不管是航向还是航迹保持，均采用LQG结构。目前船舶运动控制研究的热点是：(1)自适应舵的鲁棒性研究；(2)非线性自适应舵研究；(3)应用变结构控制理论、H∞控制理论、智基制理论于自动舵的研究；(4)神经网络应用于船舶运动控制的研究；(5)舵防摇研究；船舶及半潜式平台动力定位研究。【参考文献】：1 Kallstrom C G，Åstrom K J，Thorell N E．Automatica，1979，15(3)∶241～2542 Saelid S，Jenssen N A．Modelling，Identification and Control，1983，4(1)∶33～453 von Amerongen J．Automatia，1984，20(1)∶3～144 Reid T E，Kemal T A，Meais B C．IEEE Trans．，1984，AC 29(7)∶574～5845 Grimble M J，Åstnom K J．Int．J．Control，1987，45(3)∶907～9256 贾欣乐，杨承恩，颜德文．大连：大连海运学院学报，1993，19(2)∶179～188(大连海事大学贾欣乐教授撰) |
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