基于模型参数辨识的船舶运动控制仿真系统研究

随着世界经济的发展，航运业已进入前所未有的繁荣时期，但由此带来的海上交通压力也逐渐增大，船舶的航行安全性、经济性对船舶的运动控制技术提出了越来越高的要求，迫切要求船舶运动控制系统承担越来越重的任务，进而使得船舶运动控制系统的设计、仿真验证显的极为重要。对于船舶运动控制仿真系统，一方面，它的使用为自动操舵仪的研制提供了一个仿真平台，可加快研制速度，提高研究效率，另一方面，它可以作为航行训练模拟器为海员培训提供帮助，有利于海员操纵船舶的驾驶经验的积累，进而减少海上事故的发生。本文结合了系统辨识方法和最优控制理论，提出了一种新型的船舶航向控制算法，实现了大型船舶的运动控制仿真，为船舶运动控制算法的研究和自动舵等船舶运动控制产品的测试提供了一个良好的平台。首先，建立了船舶运动数学模型，包括基本水动力模型，状态空间形式的船舶数学模型，船舶的一阶K-T模型，船舶外干扰（风、浪、流）的数学模型。并且对船舶运动数学模型进行了Z型操舵实验，定常回转实验，同时对船舶外干扰也进行了仿真实验。其次，设计了经典PID航向控制算法、最优PID航向控制算法、模糊航向控制算法以及新型航向控制算法。通过传统的PID参数分析方法获得了传统PID航向控制算法的参数。通过最优控制算法求解最优PID航向控制算法的参数，使最优PID航向控制算法具有一定的自适应能力。模糊航向控制算法与船舶模型无关，具有一定的鲁棒性。新型航向控制算法以状态空间形式的船舶运动数学模型为基础进行设计，根据最优控制算法，得到基本的控制律，通过将输入变量微分化，解决基本控制律无法抑制恒定干扰的问题，最后通过观测器得到所需的观测数据，构成完整的新型航向控制算法。为了比较上述四种算法的优劣，对这四种算法分别进行试验仿真，并对比及分析仿真结果。再次，根据模型参考自适应方法和遗忘因子最小二乘法分别对船舶运动数学模型进行参数辨识。其中模型参考自适应方法用于船舶K-T模型参数的估计与辨识，通过仿真实验获得了不错的辨识效果。对最小二乘法做了一定的改进，加入了遗忘因子得到最小二乘法的遗忘因子法，将此方法应用到船舶K-T模型和船舶运动状态空间模型的参数估计。最后，完成船舶的运动控制仿真系统。对各个部分做了简单的介绍，最终实现了船舶运动控制仿真系统的联合调试。从仿真结果看，实现了船舶航向控制、航迹控制的闭环仿真等功能，达到了预期目标。