基于海浪谱估计的船舶动力定位切换控制研究

摘要

随着陆地矿产资源的开发日益殆尽，人们把目光投向了占地球面积70％的广阔海洋，因而，海洋资源的开发和利用成为当代世界各国热衷的研究领域。由于海洋石油资源开采的深海式发展，但传统锚泊定位方式不仅受作业深度和作业地点的限制，而且其费用也较为昂贵，从而促进了动力定位技术的产生和发展。动力定位通过控制器控制分配船舶自身的推进器的推力而使船舶达到位置或航向的自动保持目的，克服了传统锚泊定位的缺点。且船舶在海上航行，受海浪、海风及海流等外界环境的影响，其中海浪是最为主要的影响因素，因而获取实时的海浪信息对于动力定位控制系统至关重要。又由于动力定位作业船舶需要全天候地适应连续变化的海洋环境，这就需要动力定位控制系统有较强的自适应能力，与传统控制系统单控制器相比较切换控制系统的控制器是以控制器组形式存在，在海洋环境改变的情况下，根据由海况估计器提供的切换指令，通过切换控制器的种类来满足控制需求，其适应能力更强。
　　本论文基于海浪运动与船舶运动响应的线性关系，根据船舶运动响应数据对海浪方向谱进行反演推算，从而获得实时海浪信息，并将反演得到的实时海浪信息作为估计器引入到动力定位切换控制系统当中。具体研究内容如下：
　　首先，建立了船舶运动六自由度数学模型，包括运动学数学模型和动力学数学模型。在MATAB仿真环境下对船舶运动数学模型进行了验证，对某海况下船舶运动的轨迹进行了仿真。为验证海浪模型的准确性，对某海况条件下海浪方向谱进行了三维仿真，并且与真实海浪谱进行了一维对比。与此同时，仿真了某型船运动的横摇、纵摇、升沉三自由度响应算子函数，并且对比了不同遭遇角的情况下，三自由度响应算子函数的关系。
　　其次，根据现代谱估计方法中多元自回归模型方法对三自由度船舶响应运动数据进行交叉谱分析，得到横摇、纵摇、升沉船舶三自由度运动的交叉谱。多元自回归模型方法，与传统谱估计法相比较其优势明显：能够克服传统谱分析法的谱值缺失问题，即能够在连续频率上估计功率谱，而且其估计的功率谱误差较小。
　　再次，基于已知的船舶运动响应算子函数与计算得到的交叉谱，根据船舶运动响应与海浪的线性关系，在考虑三值函数问题的同时，将Bayesian理论引入到海浪方向谱估计当中。首先介绍了贝叶斯理论的相关统计学知识，然后基于逆理论建立了海浪方向谱估计的Bayesian模型。在所建立的模型基础上，分别引入三种数据分布：(1)数据分布：交叉谱数据的分布。(2)先验分布：因海浪方向谱函数应是一个平滑连续的函数，引入第一个先验分布；为避免在频率边缘处出现过估计问题，引入第二个先验分布。根据AKaike Bayesian信息判断准则与QR分解法，循环求得海浪方向谱各离散点的最优值。最后，对所提出的方法分别进了四种海况的估计，并对估计结果加以分析，验证了所提出方法的有效性与准确性。
　　最后，将估计得到的实时海况信息作为估计器引入到切换控制系统中，在海况连续变化的前提下，对船舶动力定位的定点控制进行了仿真。并与传统单控制器控制结果做了比较，从而对海浪方向谱估计的实际应用意义进行了实例性说明。

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第1章 绪论

1.1 课题研究的目的及意义

1.2 船舶动力定位的发展及现状

1.3 论文主要研究内容

第2章 船舶运动数学模型与海浪数学模型

2.1 引言

2.2 船舶运动坐标系及运动变量的定义

2.3 船舶运动数学模型

2.4 海浪的模型

2.5 仿真实验

2.6 本章小结

第3章 基于多元自回归模型方法的交叉谱分析

3.1 引言

3.2 海浪随机过程

3.3 谱分析方法

3.4 多元自回归模型方法估计交叉谱

3.5 仿真实验

3.6 本章小结

第4章 基于Bayesian理论的海浪方向谱估计

4.1 引言

4.2 三值问题

4.3 矩阵转换和多元表达

4.4 同时考虑多个频率值

4.5 Bayesian建模过程

4.6Akaike Bayesian信息判断准则

4.7 QR分解法求解过程

4.8 海浪方向谱的计算

4.9 仿真实验

4.10 本章小结

第5章 船舶动力定位切换控制

5.1 引言

5.2 切换控制

5.3 动力定位切换控制系统的组成

5.4 切换逻辑

5.5 仿真实验

5.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢