船舶动力定位系统的优化与控制策略研究

摘要

动力定位是依靠自身的动力，在控制系统的指挥下抵抗外界的干扰（风、浪和海流等），使其保持某一位置和艏向。它具有不受海水深度影响、定位准确快速、操作方便等特点。其中，推力分配是动力定位系统的重要组成，本文以8个全回转推进器为对象，以遗传算法为基础，提出了一种合理高效地解决动力定位系统推力分配问题的方法。
　　 本文首先介绍了多全回转推进器的推力分配策略和遗传算法理论，在此基础上，建立了推力分配的数学模型，并根据实际系统的需要给出了优化算法的优化目标及各种约束条件。针对8个全回转推进器的推力分配问题，设计了改进的并行混合遗传算法。
　　 应用并行混合优化算法的意义在于该算法不仅保存了从上一代至今最优的非劣解，使精英解的作用代数得以延续，而且外部同步进化机制的引入保证了非精英解能参与到下一代的进化。通过限制当前解的范围，保留部分非精英解。同时，利用小生境的思想不断混入隔代因子，保持种群的多样性。改进的算法在多样性及收敛性之间达到了一个较好的平衡。并且该算法结构简单，易于实现。
　　 最后，将提出的算法应用于推力分配优化问题中，模拟了两种典型环境，进行了相应的仿真测试，并且对选取不同参数情况下算法的优化性能进行了对比和分析。
　　 结果表明，本文所提算法对推力优化分配问题是有效的并且获得了较好的求解效果。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题背景及意义

1．2 动力定位系统概述

1．2．1 有关动力定位的定义

1．2．2 动力定位系统的发展现状

1．2．3 动力定位系统的构成

1．2．4 动力定位系统的基本功能

1．2．5 动力定位系统流程

1．3 推力分配策略的研究意义

1．4 国内外推力分配研究现状

1．5 本文的主要研究内容

1．6 本章小结

第二章 推力分配问题的数学模型

2．1 推力分配概述

2．2 推力分配问题的约束条件

2．2．1 坐标系的建立

2．2．2 推力分配的限制条件

2．2．3 禁区和死区

2．2．4 全回转推进器的参数及分布情况

2．3 推力分配的目标

2．4 本章小结

第三章 改进的并行混合遗传算法

3．1 遗传算法的理论与应用简介

3．1．1 遗传算法的特点及其在多目标优化中的应用

3．2 多目标遗传算法概述及其关键理论

3．2．1 多目标遗传算法

3．2．2 非劣分层遗传算法

3．2．3 多目标遗传算法的关键理论

3．3 改进的多目标遗传算法

3．3．1 NSGA-Ⅱ算法原理

3．3．2 并行混合进化机制

3．3．3 改进的并行混合遗传算法实现过程

3．4 基于改进的并行混合遗传算法的推力分配过程

3．5 本章小结

第四章 优化算法在推力分配问题中的测试与应用

4．1 仿真测试与结果分析

4．1．1 测试环境1

4．1．2 测试环境2

4．2 选取不同算法参数时的仿真测试及分析

4．2．1 不同最大进化代数的测试和分析

4．3 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢