一种基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法

1.本发明涉及船舶动力定位系统控制器技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法。


背景技术：

2.近年以来，伴随着科学技术的发展，各国对海洋的开发日益频繁，海洋工程从沿海发展到近海，再到现在的远海，海洋工程作业种类也从最早的海洋石油开采发展为海底电缆铺设、海洋救助打捞、海洋生物化学调查等，海洋工程作业对船舶与平台的定位精度及稳定性要求相应的也越来越高，传统的锚泊定位方式只能在浅海域工作、定位精度不高、位置转换灵敏度较差等缺点也越来越突出，已经无法满足现代海洋工程作业的要求，成为了海洋作业朝深海以及多元化发展的限制。因此，能够适应海上复杂多变的环境，具有更高的定位精度和稳定性的船舶动力定位系统逐渐代替了传统锚泊。
3.控制技术作为船舶动力定位系统的核心，经过不断的升级与完善，经历了三代，分别是经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论。第一代船舶动力定位控制器采用的是单输入单输出pid控制律，为减少高频运动对定位精度的影响，结合了低通或陷波滤波器来剔除偏差信号中的中高频部分，虽然提高了定位精度，但其引入了相位滞后量，降低了定位的实时性，此外，pid的参数选择和设定比较困难，且一旦选定后，无法做出更改，面对复杂多变的海洋环境带来的时变扰动适应性较差，控制效果并不十分理想。第二代采用基于模型的线性二次型高斯控制算法、模型参考的自适应控制、反步法等。第三代采用鲁棒控制、模糊控制、模型预测控制、神经网络等智能算法来设计船舶动力定位系统控制器。在当前的各种船舶动力定位控制技术中，虽然鲁棒性、适应性得到了提高，但对模型的依赖性较强，而在实际的工程应用中，尤其是对于复杂的船舶动力定位系统，若要通过动力抵抗风、浪、流等外界环境的干扰，更加依赖精确的数学模型，而风、浪、流等精确的数学模型往往难以建立，这也给船舶动力定位控制系统带来了巨大的挑战。
4.自抗扰控制器是在非线性pid基础上针对不确定系统提出的新型控制技术，该控制方法，首先通过安排过渡过程来解决pid算法初始偏差过大，容易引起超调的问题，通过微分跟踪器获得更加准确的跟踪信号和微分信号，对跟踪信号和微分信号分别计算偏差，并由偏差的线性加权变换为非线性组合，从而求得控制器的控制量。对于整个系统的扰动，通过扩张观测器进行观测，对控制量进行扰动部分的补偿，这也是自抗扰控制器不依赖于精确数学模型的关键所在。所以，自抗扰控制器在保留了经典控制理论实用性的基础上，解决了经典控制理论依赖精确数学模型以及对非线性系统控制效果不佳的问题。自抗扰控制器在改善控制效果的同时，也引入了更多的参数，相较于传统pid控制，微分跟踪器、非线性组合和扩张观测器三部分中需要设计的参数成倍增多，大大增加了自抗扰控制器设计的难度。目前，整定参数最常用的方法还是经验试凑法，通过不断试凑来调节参数，既费时又难以保证最佳的控制效果，而结合智能算法之后，可通过算法对参数进行整定，在保证良好控制效果的同时，大大提高了自抗扰控制器设计的效率。


技术实现要素：

5.根据上述提出动力定位系统中自抗扰控制器参数难以整定的技术问题，而提供一种基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，解决了其参数难以整定的问题，提高了控制器的控制效果。
6.本发明采用的技术手段如下：
7.一种基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，包括如下步骤：
8.s1、建立惯性坐标系与船体坐标系，并构建船舶的运动学和动力学数学模型；
9.s2、建立船舶动力定位自抗扰控制系统；
10.s3、设计灰狼算法；
11.s4、将设计的灰狼算法嵌入船舶动力定位自抗扰控制系统中，并通过设计的灰狼算法选取最优的参数。
12.进一步地，所述步骤s1中，建立惯性坐标系与船体坐标系的具体实现过程如下：
13.假设o
e-xeye为惯性坐标系，xe轴正向为正东，ye轴正向为正北，o-xbyb为船体坐标系，o为0时刻船舶重心位置，xb轴正向指向船艏，yb轴正向指向船舶右舷，根据坐标转换原理，得到惯性坐标系和船体坐标系的转换矩阵为：
[0014][0015]
进一步地，所述步骤s1中，构建船舶的运动学和动力学数学模型的具体实现过程如下：
[0016]
考虑低频运动受风、二阶波浪力、流和推进器的影响，构建船舶的运动学和动力学数学模型，如下：
[0017][0018][0019]
其中，η为位置向量，η＝[x,y,ψ]
t
；v为速度向量，ν＝[u,v,r]
t
；m为惯性矩阵；d为阻尼矩阵；τ为控制器输出，τ＝[τ
x
,τy,τ
ψ
]
t
；f为包括风、浪、流等的外界总扰动。
[0020]
进一步地，所述步骤s2中，建立的船舶动力定位自抗扰控制系统包括微分跟踪器td、状态误差的非线性反馈律nlsef、扩张状态观测器eso及扰动观测补偿。
[0021]
进一步地，所述步骤s2中，建立船舶动力定位自抗扰控制系统的具体实现过程如下：
[0022]
s21、微分跟踪器td利用取小时间常数的惯性环节对输入信号进行跟踪，同时通过求解微分方程，近似提取输入信号的微分信号，其表达式如下：
[0023][0024][0025]
其中，v1为输入信号v0的跟踪信号；v2为v1的微分信号；r为速度因子，r越大，微分跟踪器td跟踪输入信号的速度越快，同时跟踪信号受噪声污染越严重，如r取得过大会导致跟踪信号与原信号重叠；h为滤波因子，h越大，滤波效果越好，如h取得过大会导致跟踪信号
与输入信号间的相位差过大；fhan(ν
1-ν0,ν2,r,h)为系统的快速控制最优综合函数，其表达式为：
[0026]
d＝rh
[0027]
d0＝hd
[0028]
y＝ν
1-ν0+hν2[0029][0030][0031][0032]
s22、对二阶连续形式微分跟踪器进行离散化处理，得到其离散形式，如下：
[0033][0034]
s23、扩张状态观测器eso根据系统的输出与观测值间的偏差对观测值进行控制，同时对扩张出的系统总扰动进行估计，对于船舶低频运动模型，其表达式为：
[0035][0036]
其中，z1为跟踪信号；z2为微分信号，即所估计的船舶速度；z3为扩张出的系统总扰动的估计值；β
01
、β
02
、β
03
、b为可调节的参数；
[0037]
s24、将误差信号替换成关于误差信号的非线性函数，其表达式如下：
[0038][0039]
其中，u0为控制器输出的控制量；β1、β2为可调节的参数。
[0040]
进一步地，所述步骤s3中，设计灰狼算法的具体实现过程如下：
[0041]
s31、定义灰狼的围捕行为，如下：
[0042][0043]
[0044]
其中，t为当前迭代次数，a、c为系数，为猎物的位置向量，为灰狼的位置向量，a、c的计算公式如下：
[0045]
a＝2a
·r1-a
[0046]
c＝2r2[0047]
其中，a为收敛因子，伴随迭代次数从2线性减少至0，r1、r2为[0,1]之间的随机数；
[0048]
s32、将灰狼追踪猎物位置数学模型描述为：
[0049][0050]
其中，分别为α、β、δ和其他个体间的距离，分别为α、β、δ当前的位置；
[0051]
s33、计算ω个体朝向α、β、δ的方向与步长：
[0052][0053]
s34、基于计算的ω个体朝向α、β、δ的方向与步长，计算得到最终位置，如下：
[0054][0055]
进一步地，所述步骤s4的具体实现过程如下：
[0056]
s41、产生灰狼种群，将数值赋给自抗扰控制器的参数β1、β2、β
01
、β
02
、β
03
；
[0057]
s42、运行船舶动力定位控制系统模型，得到该组控制器参数所对应的性能指标；
[0058]
s43、将性能指标作为灰狼个体的适应度值再次进行迭代计算；最终，算法输出全局最优解作为最终的控制器参数，其中，控制性能指标选择itae准则：
[0059][0060]
较现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0061]
1、本发明提供的基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，解决了动力定位系统中自抗扰控制器参数难以整定的问题，提高了控制器的控制效果。
[0062]
2、本发明提供的基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，其优化后的控制器在保证控制精度和速度的同时，减少了速度变化频率，从而减少了舵偏摆动的频率，降低了动力装置机械结构的损害。
[0063]
3、本发明提供的基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，其优化后的控制器在遭遇外界突增的扰动时偏移量更小，控制器反应更加灵敏，并且能够更快的回到期望位置，增强了动力定位系统抵抗外界扰动的能力。
[0064]
基于上述理由本发明可在船舶动力定位系统控制器等领域广泛推广。
附图说明
[0065]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0066]
图1为本发明方法流程图。
[0067]
图2为本发明实施例提供的惯性坐标系与船体坐标系示意图。
[0068]
图3为本发明实施例提供的自抗扰控制流程图。
[0069]
图4为本发明实施例提供的灰狼算法流程图。
[0070]
图5为本发明实施例提供的纵荡方向位置图。
[0071]
图6为本发明实施例提供的纵荡方向速度图。
[0072]
图7为本发明实施例提供的横荡方向位置图。
[0073]
图8为本发明实施例提供的横荡方向速度图。
具体实施方式
[0074]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0075]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0076]
如图1所示，本发明提供了一种基于灰狼算法的船舶动力定位自抗扰控制方法，包括如下步骤：
[0077]
s1、建立惯性坐标系与船体坐标系，并构建船舶的运动学和动力学数学模型；
[0078]
s2、建立船舶动力定位自抗扰控制系统；
[0079]
s3、设计灰狼算法；
[0080]
s4、将设计的灰狼算法嵌入船舶动力定位自抗扰控制系统中，并通过设计的灰狼算法选取最优的参数。
[0081]
具体实施时，作为本发明优选的实施方式，所述步骤s1中，建立惯性坐标系与船体坐标系的具体实现过程如下：
[0082]
在三维空间中，船舶的运动可以被描述为包括横摇、纵摇、艏摇、横荡、纵荡、垂荡
的六自由度运动，这六者中，横摇、纵摇、垂荡对船舶动力定位系统平面运动影响甚微，可以忽略不计，即可以将船舶运动简化为平面内的三自由度运动。为了更好地研究船舶在海洋上的任意运动，一般采用惯性坐标系和船体坐标系，其相互转换关系如图1所示，o
e-xeye为惯性坐标系，xe轴正向为正东，ye轴正向为正北，o-xbyb为船体坐标系，o为0时刻船舶重心位置，xb轴正向指向船艏，yb轴正向指向船舶右舷，根据坐标转换原理，得到惯性坐标系和船体坐标系的转换矩阵为：
[0083][0084]
具体实施时，作为本发明优选的实施方式，所述步骤s1中，构建船舶的运动学和动力学数学模型的具体实现过程如下：
[0085]
海面上的船舶运动又可以分为低频运动和高频运动两个部分。低频运动受风、二阶波浪力、流和推进器影响，高频运动受一阶波浪力影响，其中，高频运动不会造成船舶位移，对于船舶动力定位系统控制器设计影响较小，可以忽略不计，因此，在设计控制器时，只需要对低频运动进行控制。
[0086]
考虑低频运动受风、二阶波浪力、流和推进器的影响，构建船舶的运动学和动力学数学模型，如下：
[0087][0088][0089]
其中，η为位置向量，η＝[x,y,ψ]
t
；v为速度向量，ν＝[u,v,r]
t
；m为惯性矩阵；d为阻尼矩阵；τ为控制器输出，τ＝[τ
x
,τy,τ
ψ
]
t
；f为包括风、浪、流等的外界总扰动。
[0090]
建立船舶动力定位自抗扰控制系统，包括三个自由度的控制器以及控制器中的各部分。自抗扰控制器不依赖精确的数学模型，而是将所有的不确定因素都视为系统的未知扰动，并通过观测器对其进行观测，从而进行补偿，其结构如图3所示。
[0091]
具体实施时，作为本发明优选的实施方式，所述步骤s2中，建立的船舶动力定位自抗扰控制系统包括微分跟踪器td、状态误差的非线性反馈律nlsef、扩张状态观测器eso及扰动观测补偿。所述步骤s2中，建立船舶动力定位自抗扰控制系统的具体实现过程如下：
[0092]
s21、微分跟踪器td利用取小时间常数的惯性环节对输入信号进行跟踪，同时通过求解微分方程，近似提取输入信号的微分信号，其表达式如下：
[0093][0094][0095]
其中，v1为输入信号v0的跟踪信号；v2为v1的微分信号；r为速度因子，r越大，微分跟踪器td跟踪输入信号的速度越快，同时跟踪信号受噪声污染越严重，如r取得过大会导致跟踪信号与原信号重叠；h为滤波因子，h越大，滤波效果越好，如h取得过大会导致跟踪信号与输入信号间的相位差过大；fhan(ν
1-ν0,ν2,r,h)为系统的快速控制最优综合函数，其表达式为：
[0096]
d＝rh
[0097]
d0＝hd
[0098]
y＝ν
1-ν0+hν2[0099][0100][0101][0102]
s22、连续形式的td在原点处容易引起颤振，且在仿真过程中，达到稳态时容易引发“高频颤振”，因此，对二阶连续形式微分跟踪器进行离散化处理，得到其离散形式，如下：
[0103][0104]
s23、扩张状态观测器eso根据系统的输出与观测值间的偏差对观测值进行控制，同时对扩张出的系统总扰动进行估计，对于船舶低频运动模型，其表达式为：
[0105][0106]
其中，z1为跟踪信号；z2为微分信号，即所估计的船舶速度；z3为扩张出的系统总扰动的估计值；β
01
、β
02
、β
03
、b为可调节的参数；
[0107]
s24、非线性状态误差反馈律是通过非线性组合代替传统pid控制器中的线性组合，即将误差信号替换成关于误差信号的非线性函数，其表达式如下：
[0108][0109]
其中，u0为控制器输出的控制量；β1、β2为可调节的参数。
[0110]
灰狼算法是mirjalili等在2014年提出的一种元启发式搜索算法，该算法将狼群捕食的过程分为跟踪搜寻猎物、围捕猎物、攻击猎物等，分阶段建立优化问题的数学模型，通过狼群位置不断的更新，逐步逼近猎物，找到最优值。灰狼种群有非常严格的社会等级制度，在狼群中α是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务，对应最优解；β是α的智囊团队，主要负责协助α进行决策，对应次优解；δ听从α和β的决策命令，适应度不好的α和β也会降为δ，对应再次优解；其余解看作ω。
[0111]
具体实施时，作为本发明优选的实施方式，所述步骤s3中，如图4所示，设计灰狼算法的具体实现过程如下：
[0112]
s31、定义灰狼的围捕行为，如下：
[0113][0114][0115]
其中，t为当前迭代次数，a、c为系数，为猎物的位置向量，为灰狼的位置向量，a、c的计算公式如下：
[0116]
a＝2a
·r1-a
[0117]
c＝2r2[0118]
其中，a为收敛因子，伴随迭代次数从2线性减少至0，r1、r2为[0,1]之间的随机数；
[0119]
s32、将灰狼追踪猎物位置数学模型描述为：
[0120][0121]
其中，分别为α、β、δ和其他个体间的距离，分别为α、β、δ当前的位置；
[0122]
s33、计算ω个体朝向α、β、δ的方向与步长：
[0123][0124]
s34、基于计算的ω个体朝向α、β、δ的方向与步长，计算得到最终位置，如下：
[0125][0126]
具体实施时，作为本发明优选的实施方式，所述步骤s4的具体实现过程如下：
[0127]
s41、产生灰狼种群，将数值赋给自抗扰控制器的参数β1、β2、β
01
、β
02
、β
03
；
[0128]
s42、运行船舶动力定位控制系统模型，得到该组控制器参数所对应的性能指标；
[0129]
s43、将性能指标作为灰狼个体的适应度值再次进行迭代计算；最终，算法输出全局最优解作为最终的控制器参数，其中，控制性能指标选择itae准则：
[0130][0131]
实施例
[0132]
以“北海救115”船为试验模型进行仿真实验来验证所设计的船舶动力定位系统控制器的有效性，船舶的相关系数矩阵如下：
[0133][0134][0135]
船舶动力定位系统参数设置如下：船舶初始位置及目标位置如表1所示；控制器相关参数如表2所示。
[0136]
表1模型的初值
[0137][0138]
表2各参数的取值
[0139][0140]
在t＝25时，加入阶跃扰动，仿真结果如图5-8所示。仿真实验结果说明，本发明提供的船舶动力定位系统自抗扰控制器能够精准定位，并在受到外界扰动时，抵抗其作用，快速回到期望位置。
[0141]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。