模糊智能控制在船舶动力定位中的应用研究

摘要

动力定位系统被广泛应用于海上作业,人们对动力定位的要求愈来愈高,传统的动力定位系统已不能满足当今船舶定位作业要求,因而基于非线性控制理论和智能控制理论的高端动力定位控制系统受到人们的极大关注。
　　 模糊控制方法是一种嵌入人类知识的非线性智能控制方法,具有很强的鲁棒性和非线性映射能力。一个设计良好的模糊系统,要求模糊规则库具有一定的完备性和鲁棒性,而且对环境干扰及系统不确定性还应具有自适应能力。在模糊系统中引入自适应控制,一方面可以利用模糊系统的万能逼近特性,另一方面又可以使模糊系统在自适应机构的作用下而具有对环境随机干扰和不确定项的自适应能力,因此,自适应模糊控制十分适合于动力定位过程。
　　 本文在文献[1]提出的自适应模糊前馈补偿器设计基础上,设计出了船舶动力定位自适应模糊控制器,并基于文献[2]提出的DM模糊规则提取算法设计模糊规则库,主要进行了以下几方面的研究工作:
　　 首先对船舶非线性模型及海洋环境模型进行了研究,以一艘供给船为研究对象,并采用一阶马尔可夫过程来模拟慢变的环境风力及二阶波浪漂移力。该船船型数据来自Fossen的文献[3],为全尺度船型数据。
　　 其次采用自适应模糊算法设计船舶动力定位控制器,包括基于数据挖掘的方法简化模糊规则数,基于反步法设计自适应律,并证明了系统参数和自适应律在Lyapunov意义下是一致有界的。
　　 最后基于MATIAB软件对船舶动力定位进行仿真,对比了传统PID动力定位控制器和本文设计的自适应模糊控制器的控制效果。仿真结果说明将自适应模糊控制器应用于船舶动力定位控制,使其能自适应海洋环境干扰以及船舶参数不确定性,能够有效地提高船舶动力定位精度和抗干扰能力,这在海面情况十分复杂的动力定位应用中有着极为重要的意义。