SRI-VC2110DP动力定位系统控制算法设计

针对2 000 t回转起重船定位及SRI-VC2110DP动力定位系统的需求,在建立回转起重船数学模型的基础上,提出2种动力定位系统预测控制策略。该控制策略在风和流的前馈控制基础上,采用基于卡尔曼滤波的状态估计方法用于估算船舶低频运动信号。仿真结果表明,所提出的方法能够有效的对船舶进行动力定位控制。     

广义预测控制算法在混合隔振中的应用研究

阐述混合隔振系统模型的建立,混合隔振广义预测控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真分析过程.从仿真结果来看,所提出的混合隔振广义预测控制系统,有效地弥补了舰船动力机械被动隔振系统的不足,且系统具有较强的鲁棒性能.     

FMEA在国产DP3系统工程船舶上的应用

通过对DP2系统的“海洋石油299”船进行改装,将国产DP3系统应用在该船上,完成了DP系统升级,对升级后DP3系统进行了全船的故障模式及影响分析的研究。通过分析各主要功能部件的相互作用,建立了功能框图。对系统中各层次影响进行分析和分类,确定了总体上影响位置保持并引起位置丢失的任意故障模式,并制定了FMEA报告表。介绍了故障模式及影响分析的分析流程及验证程序,通过实船试验,验证了针对国产DP3系统的FMEA分析结果的合理性。     

基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位状态估计

针对传统扩展卡尔曼滤波由于动力定位系统过程噪声不能自适应更新,导致滤波精度下降的问题,提出了一种模型预测扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过比较一段时间内的量测值和预测值,估计系统噪声参数,从而实时修正系统过程噪声方差。仿真结果表明,当系统的过程噪声未知的情况下,模型预测扩展卡尔曼滤波的滤波性能明显优于传统扩展卡尔曼滤波。     

多约束模型预测控制在AUV深度控制中的应用

针对AUV深度控制,提出深度偏差转换为指令纵倾的算法,基于拉盖尔网络逼近的模型预测控制理论,设计了舵角舵速硬约束和纵倾软约束条件下的纵倾运动模型预测控制器。仿真结果表明,该控制方法具有良好的动态控制性能,并可快速处理多种约束条件的二次规划问题。     

一种改进的ARIMA预测模型在船舶系统中的应用

为实现船舶设备维护方式的智能化升级,用视情维修代替传统的定期巡检,提出一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的Elman神经网络融合自回归差分移动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型的组合预测模型,用于对设备状态参数进行预测。根据序列特征拟合ARIMA模型,利用改进的PSO算法优化Elman神经网络的权值和阈值,基于改进的PSO-Elman模型的残差预测值修正ARIMA模型预测结果。采用某船设备实际数据对该组合预测模型进行训练和验证,将其预测结果与其他模型的预测结果相对比,结果表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和稳定性。     

基于模型预测控制算法的网络控制系统研究

随着互联网技术的发展,以太网逐渐被引入到工业控制领域.由于网络的控制系统结构日益普及,网络带来的控制系统时滞问题对控制性能的影响不容忽视,因此,由于网络的介入带来的时滞问题必需研究.本文针对网络控制系统时滞问题,阐明一种基于模型预测控制算法的网络时滞补偿方法.     

基于模型预测控制的船舶动力定位约束控制

研究了模型预测控制在船舶动力定位系统约束控制中的应用,建立了3自由度动力定位船舶的数学模型,提出了船舶动力定位系统设计中应考虑的各种约束.针对某供应船,根据模型预测控制理论进行了动力定位控制器设计,使约束的处理问题贯穿于控制系统设计的始终.仿真试验验证了模型预测控制算法应用于船舶动力定位约束控制的有效性.     

无线传感器网络WSN在船舶动力定位系统中的应用

船舶动力定位系统是一种船舶位置与动力控制系统,能够根据海浪、海风等外界干扰条件,协调船舶的推进系统、导航系统,自动修正船舶的当前位置,保持船舶姿态和航向的稳定,确保船舶能够按照正确的航线行驶。船舶动力定位系统的关键在于正确估计船舶的当前位置,在这种情况下,传统使用的GPS、北斗等卫星定位系统精度较低,难以实现船舶灵活、快速、高精度的调整与控制动作。本文提出一种基于无线传感器网络WSN的船舶动力定位控制模型,利用传感器网络测量外界风力、风向,结合当前船舶的行驶航向,利用数学模型估计船舶的偏移量,进而进行智能的控制。通过仿真实验表明,相比于传统方法,本文提出的方法能够以较低的实现代价,实现较高的动力定位精度,具有较高的实用价值。     

“沪救捞62”DP系统实船研究

动力定位系统作为关键装备正在海工领域发挥越来越重要的作用。上海打捞局工程船队的"沪救捞62"铺缆船于2014年进行了动力定位系统的加装改造工程,完成了推进器IO接口模块的改装升级,并新增了相关传感器和动力定位控制系统。通过实船海试,该套DP系统的应用有效性获得了验证,相关实测数据对进一步的DP研究具有重要价值。     

船舶动力定位系统的广义预测控制方法研究

船舶在海上的航行是一种复杂的非线性运动,其水动力参数很难精确确定,并且会遭遇来自风、流和浪的随机干扰;因此,船舶须要具有鲁棒性和自适应能力的动力定位系统。鉴于广义预测控制算法在非线性控制方面的独特优势以及神经网络具有自学习和自适应的能力,作者研究了基于支持向量机的广义预测混合控制算法,并将其应用于船舶动力定位系统。仿真结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和自适应性,提高了动力定位系统的精度和性能。     

船舶动力定位系统的在线模型预测控制

针对船舶动力定位问题提出了基于线性核函数在线支持向量回归的模型预测控制方案.在线支持向量回归算法的引入可以通过在线调整,确保预测模型的精确性.基于线性核函数的模型预测控制能够方便、迅速地求取控制律的解析表达式,保证控制律的最优性以及算法的快速性.仿真结果证明了该控制方案的有效性.     

基于动态BP算法的非线性系统预测控制

以包含滞后环节的非线性系统为对象,提出一种增加动态特性的动态BP（Back Propagation）学习算法。该算法以传统BP算法为基础,在多层感知机网络的第1隐层和输出层分别引入可调节的自适应延迟参数,并通过误差梯度对其进行修正,实现了对滞后系统的建模和延迟时间的辨识。进而将该算法与神经网络自适应控制器相结合,提出了一种基于神经网络模型的预测控制结构。仿真结果证明了方法的有效性。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

船舶动力定位系统模糊PID控制算法研究

以ROV工作母船为控制对象模型,设计模糊PID控制器。在总结分析PID控制和模糊控制特性及PID参数变化对系统性能影响的基础上,借鉴模糊控制的思路,研究在动态过程中对PID参数进行模糊整定的方法,并进行仿真研究,验证模糊PID控制器良好的控制效果。     

船舶动力定位系统模糊PID控制算法研究

以ROV工作母船为控制对象模型,设计模糊PID控制器.在总结分析PID控制和模糊控制特性及PID参数变化对系统性能影响的基础J二,借鉴模糊控制的思路,研究在动态过程巾对PID参数进行模糊整定的方法,并进行了仿真研究,验证了模糊PID控制器良好的控制效果.     

DP-3动力定位控制系统在钻井平台上的应用

以"海洋石油981"钻井平台项目为例,重点阐述在此项目中的DP-3动力定位控制系统、生产设计及其在DP控制网络上的应用。     

FMEA和FCE方法在动力定位控制系统中的应用

针对传统的FMEA(故障模式与影响分析)过于定性化、主观化以及不能进行量化分析的问题,本文提出了一种量化FMEA风险等级数的评定方法,并通过层次分析法(AHP)和模糊综合评判法(FCE)的理论分析,构建了动力定位控制系统的综合评判模型,将FMEA的结果进行了量化分析,从而能更好地预防故障的发生。以Arrow号近海支援船DP2动力定位(DP)控制系统为例,选择操作站操作面板为研究对象,对该系统的各个组成部分及其模块进行了故障模式与影响分析并做出评判,列出了可能发生的故障模式,确定了故障等级并提出了建议措施,其分析结果证明FMEA和模糊综合评判法是有效的。通过对动力定位控制系统进行故障模式与影响分析(FMEA),可以对动力定位控制系统和设备进行改进、维护和完善,以提高其可靠性,延长设备的使用寿命,提高动力定位船舶的安全水平。     

动力定位系统在超深水钻井船上的应用

目前动力定位系统已经广泛地应用在海洋工程中,且极大地提高了船舶及平台运行的操作性与可靠性。本文将结合在建的超深水钻井船,分析阐述了DP3动力定位的三大系统,即动力系统、推进系统、控制/测量系统以及相关辅助系统的总体设计思路。