船舶自动舵的发展(3)

Amerogen的模型参考自适应法的应用前提为过程是线性、阶次和结构已知,且无随机扰动。

Dennis 通过假定船舶是线性、常系数、无限工作系统,提出了船舶线性叠加原理,此原理把船舶对不规则海况的响应用对构成这种海况的规则分量响应的线性累加来表示。由于船舶实际上是一个含有噪声的非线性系统,因此,在平静的天气和“完美”的条件下,此法设计的系统工作很好,但在较差海况及载重变化的条件下,这种系统的控制效果变差。

Lim 等使用Clarke 等提出的基于条件代价函数的自校正方法,此法的控制器输出被明确地加到性能标准公式中。自校正自动舵能用每个取样时刻的Ricatti 方程稳态解的计算值来设计,航向保持和航向改变采用不同的性能标准。对一个未知参数的系统来说,由于波浪会使船舶动态特性发生变化,因而需用在线辨识技术识别动态参数。此法主要问题是波浪系统建模引起的偏差,以及Ricatti 方程的求解计算时间较长。

Katebi 等的线性二次高斯法使用公式表示动态代价函数,并在用多项式表示的随机结构中优化代价函数,此法与风和浪的测量和计算有关,波浪的模型被用作控制函数,以便使输出信号的变化为最小。风力由平均风速和扰动组成,平均风速只用作建模,系统的误差将随风、浪的测量和建模出现。

Messer 等的H∞控制法采用横摇与舵角之间关系式作为船舶运动模型,前向速度的影响包含在非维的频率项中,航迹偏差表示成航向和实际船位的函数,假定的横摇/ 偏航动态特性用来确定航迹偏差与需要的航向之间要求的关系。

Papoulias 等提出的船舶操纵变结构(滑模) 控制采用伪线性变换将船舶操纵非线性系统近似地化为线性可控正则型,以简化控制设计并保证较大工作范围内的控制性能与精度。对线性化系统设计了一种连续的变结构控制,以适应较大范围的干扰变化,完全抑制抖振,并得到理想的精度。

总之,自适应控制技术不仅与代价函数的估计值有关,而且也与精确地建立扰动模型有关,在船舶所遇到的宽广的工作台条件下,自适应自动舵并不能提供完全自动的最优操作。 2. 3 智能控制

对有限维、线性和时不变的控制过程,传统控制法是非常有效的,如果这样的

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系统是充分已知的,那么,它们能用线性分析法表示、建模和处理。但实际船舶系统常具有不确定性、非线性、非稳定性和复杂性,很难建立精确的模型方程,甚至不能直接进行分析和表示,而人工操作者通过他们对所遇情况的处理经验和智能理解与解释,就能有效地控制船舶航行。因此,人们很自然地开始寻找类似于人工操作的智能控制方法。目前已提出3 种智能控制方法,即专家系统、模糊控制和神经网络控制。 2 3. 1 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟人类专家做决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题,一般专家系统由知识库、数据库、推理机、解释部分及知识获取5个部分组成,其关键技术是知识经验的获取。

Brown 等采用了模仿人工操作的专家系统方法,而并没有直接使用船舶的数学模型,通过研究人工操作与普通自动舵控制之间的差异,建立了规则库以便修正自动舵的特性,也就是自动舵与基于规则的专家系统之间进行交互作用。例如,舵手把两次连续的转弯当作一次长的转弯来处理,这种措施及其它类似措施都可在修正后的自动舵上实现。此文还论述了这种模拟人工操作的自动舵构造方法,当然,这里的舵手是选择对不同船舶、工作条件、环境及可能发生的情况很有处理经验的人。这种的自动舵专家系统与船舶操纵模型无关。 2.3. 2 模糊控制