CN112965484B - 变稳船的控制***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变稳船的控制***和方法,涉及船舶技术,包括:感知模块,用于采集变稳船在航行过程中的推进参数和六自由度上的实时运动参数;模拟船船型选择模块,用于存放被模拟目标船的运动动力预测模型;智能驾驶模块,用于调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出;变稳操纵模块,用于通过船舶运动动力转换模型与控制转换器将所述智能驾驶模块的目标指令换成变稳船的六自由度等效受力信息,并将所述六自由度等效受力信息作为输出的控制指令;执行模块,用于控制变稳船。
Description
技术领域
本发明涉及船舶技术,尤其是一种变稳船的控制***和方法。
背景技术
随着科技的不断进步,船舶信息化智能化是未来发展趋势。船舶的驾驶将逐渐交由人工智能程序完成。为了能够准确反应不同船舶的实际操作特性,要求变稳船的控制***能够时时精准的反映目标船的航行状态。保证变稳船操纵时在运动的每时每刻各个方向上,变稳船与被模拟的目标船的速度与加速度的大小对应相等。
发明内容
为解决上述技术问题的至少之一,本发明的目的在于:提供一种变稳船的控制***和方法。
第一方面,本发明实施例提供了:
一种变稳船的控制***,包括:感知模块、智能驾驶模块、模拟船船型选择模块、变稳操作模块和执行模块;
所述感知模块,用于采集变稳船在航行过程中的推进参数和六自由度上的实时运动参数;
所述模拟船船型选择模块,用于存放被模拟目标船的运动动力预测模型;
所述智能驾驶模块,用于调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出;
所述变稳操纵模块,用于通过船舶运动动力转换模型与控制转换器将所述智能驾驶模块的目标指令换成变稳船的六自由度等效受力信息,并将所述六自由度等效受力信息作为输出的控制指令;
所述执行模块,用于执行所述变稳操纵模块输出的控制指令,计算当前状态下动力***的转速和方向角调整方案,控制本船的动力***模拟出目标船的推进与转向。
在一些实施例中,所述***还包括:
评估模块,用于评定相关航行状态品质,当本船出现故障或被模拟船出现不可操纵特性时,断开变稳控制***,将所述变稳船恢复成常规驾驶船舶。
在一些实施例中,所述的感知模块包括:
惯性测量模块,用于测量变稳船运动时在六个自由度上的任意时刻速度与加速度,得到变稳船的实时运动状态;
定位***,用于测量变稳船实时的航迹和航向角;
转速传感器,用于测量全回转推进器的螺旋桨转速;
角度传感器,用于测量全回转推进器的方向角;
水文数据采集器,用于获得风速信息与水流速度信息。
在一些实施例中,所述智能驾驶模块提供待检测智能算法存储库。
在一些实施例中,所述调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出,具体包括:
调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt);
其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息。
在一些实施例中,所述变稳操纵模块包括船舶运动动力转换模型与控制转换器;
所述船舶运动动力转换模型为用于使得变稳船与目标船的状态保持一致的相对运动模型;
所述控制转换器用于计算出保证变稳船的速度与加速度与目标船一致所需要的力与力矩。
在一些实施例中,所述执行模块包括动力分配***和推进器控制***。
第二方面,本发明实施例提供了:
一种变稳船的控制方法,由变稳船的控制***实施,其特征在于,包括以下步骤:
S1、在模拟船船型选择模块中选择目标船的运动动力预测模型;
S2、计算下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt);其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息;
S3、获取当前变稳船的状态信息,由感知模块感知本船的状态信息x1=(c1t,p1t,v1t);
S4、计算变稳船所需的控制量,结合当前感知模块实时感知的本船状态信息与步骤S2得到的目标船的状态信息计算出变稳误差e=(ec,ep,ev);
S5、根据步骤S4得到的控制量,经动力分配算法计算出分配方案,将分配指令传给推进器由推进器控制所需螺旋桨转速与方向角。
在一些实施例中,所述方法还包括以下步骤:
S6、评估***状态,根据本船运动模型预测出下一时刻的运动状态与目标船的运动状态进行对比,判断误差是否超过预定阈值,若没有超过返回到步骤S2若超过阈值进行本船自动控直接作用于执行模块。
在一些实施例中,在执行步骤S4时,采用有限时间积分滑膜控制方法得到变稳船的一个控制量τ促使本船接近目标船状态。
本发明实施例的有益效果是:针对变稳船设计了一套控制***,方便试验员操作,针对变稳船特性设计了变稳操作模块,实现实时复现模拟船状态的要求。
附图说明
图1为本发明实施例的一种变稳船的控制***的模块框图;
图2为本发明实施例的一种变稳船的控制方法的流程图;
图3为本发明实施例的一种变稳船的控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例对本发明进行进一步的说明。
参照图1、图2和图3,本实施例公开了一种变稳船的控制***,包括:感知模块、智能驾驶模块、模拟船船型选择模块、变稳操作模块和执行模块;
所述感知模块,用于采集变稳船在航行过程中的推进参数和六自由度上的实时运动参数;
所述模拟船船型选择模块,用于存放被模拟目标船的运动动力预测模型;
所述智能驾驶模块,用于调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出;
所述变稳操纵模块,用于通过船舶运动动力转换模型与控制转换器将所述智能驾驶模块的目标指令换成变稳船的六自由度等效受力信息,并将所述六自由度等效受力信息作为输出的控制指令;
所述执行模块,用于执行所述变稳操纵模块输出的控制指令,计算当前状态下动力***的转速和方向角调整方案,控制本船的动力***模拟出目标船的推进与转向。
评估模块,用于评定相关航行状态品质,当本船出现故障或被模拟船出现不可操纵特性时,断开变稳控制***,将所述变稳船恢复成常规驾驶船舶。
在一些实施例中,所述的感知模块包括:
惯性测量模块,用于测量变稳船运动时在六个自由度上的任意时刻速度与加速度,得到变稳船的实时运动状态;
定位***,用于测量变稳船实时的航迹和航向角;
转速传感器,用于测量全回转推进器的螺旋桨转速;
角度传感器,用于测量全回转推进器的方向角;
水文数据采集器,用于获得风速信息与水流速度信息。
具体地,所述的感知模块,惯性测量模块IMU、定位***、转速传感器和角度传感器,水文数据采集器,组成,通过干扰估计器获得风浪流的干扰信息参数。通过惯性测量模块测量变稳船运动时在六个自由度上的任意时刻速度与加速度,得到变稳船的实时运动状态。通过定位***测量变稳船实时的航迹和航向角;通过转速传感器测量全回转推进器的螺旋桨转速;通过角速度传感器测量全回转推进器的方向角。通过水文数据采集器获得风速信息与水流速度信息。
在一些实施例中,模拟船船型选择模块,存储了各种船舶的运动动力预测模型,包括集装箱船、邮轮、油船、散货船。
在一些实施例中,所述智能驾驶模块提供待检测智能算法存储库。
在一些实施例中,所述调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出,具体包括:
调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt);
其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息。
具体地,智能驾驶模块提供待检测智能算法存储库,具体包括航速控制单元;航向控制单元;镇定单元;路径跟随单元;轨迹跟踪单元;路径规划、避障与导航单元;多船编队协作单元;自动靠泊单元。用于存储检测自动驾驶控制的各种智能算法。结合上述目标船的运动动力预测模型,计算出下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt)。
在一些实施例中,所述变稳操纵模块包括船舶运动动力转换模型与控制转换器;
所述船舶运动动力转换模型为用于使得变稳船与目标船的状态保持一致的相对运动模型;
所述控制转换器用于计算出保证变稳船的速度与加速度与目标船一致所需要的力与力矩。进一步地描述为结合本船与目标船船舶运动动力转换模型得到相对变稳误差。通过有限时间滑膜控制器计算出控制动作τ。
在一些实施例中,所述执行模块包括动力分配***和推进器控制***。具体地,执行模块包括动力分配***,推进器控制***。上述的变稳纵模块计算出的力与力矩,经动力分配***得到最佳的分配方案。推进器控制***控制螺旋桨转速与方向角以提供所需力与力矩。
参照图2和图3,本实施例公开了一种变稳船的控制方法,由变稳船的控制***实施,其特征在于,包括以下步骤:
S1、在模拟船船型选择模块中选择目标船的运动动力预测模型;
S2、计算下一时刻目标船的运动状态,在智能驾驶模块中选取智能控制算法,结合步骤1,由智能算法模块计算处理,得出下一时刻目标船的运动状态。x=(ct,pt,vt);其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息;
S3、获取当前变稳船的状态信息,由感知模块感知本船的状态信息x1=(c1t,p1t,v1t);
S4、计算变稳船所需的控制量,结合当前感知模块实时感知的本船状态信息与步骤S2得到的目标船的状态信息计算出变稳误差e=(ec,ep,ev);采用有限时间积分滑膜控制方法得到变稳船的一个控制量τ促使本船接近目标船状态,进而达到变稳目的。
S5、根据步骤S4得到的控制量,经动力分配算法计算出分配方案,将分配指令传给推进器由推进器控制所需螺旋桨转速与方向角。
在一些实施例中,所述方法还包括以下步骤:
S6、评估***状态,根据本船运动模型预测出下一时刻的运动状态与目标船的运动状态进行对比,判断误差是否超过预定阈值,若没有超过返回到步骤S2若超过阈值进行本船自动控直接作用于执行模块。
在一些实施例中,在执行步骤S4时,采用有限时间积分滑膜控制方法得到变稳船的一个控制量τ促使本船接近目标船状态。
如图3所示,本实施例根据变稳控制本船上位机计算出最优分配方案分配到各推进器的舵角与螺旋桨转速指令;本船下位机用于解析本船下一步所需的舵角和螺旋桨转速指令,生成本船的舵机控制信号和螺旋桨控制信号。本船推进器用于根据本船下位机得到的控制信号控制螺旋桨与舵角实现变稳操纵。
对于上述方法实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种变稳船的控制***,其特征在于,包括:感知模块、智能驾驶模块、模拟船船型选择模块、变稳操作模块和执行模块;
所述感知模块,用于采集变稳船在航行过程中的推进参数和六自由度上的实时运动参数;
所述模拟船船型选择模块,用于存放被模拟目标船的运动动力预测模型;
所述智能驾驶模块,用于调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出;
所述变稳操作模块,用于通过船舶运动动力转换模型与控制转换器将所述智能驾驶模块的目标指令换成变稳船的六自由度等效受力信息,并将所述六自由度等效受力信息作为输出的控制指令;
所述执行模块,用于执行所述变稳操纵模块输出的控制指令,计算当前状态下动力***的转速和方向角调整方案,控制本船的动力***模拟出目标船的推进与转向。
2.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述***还包括:
评估模块,用于评定相关航行状态品质,当本船出现故障或被模拟船出现不可操纵特性时,断开变稳控制***,将所述变稳船恢复成常规驾驶船舶。
3.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述的感知模块包括:
惯性测量模块,用于测量变稳船运动时在六个自由度上的任意时刻速度与加速度,得到变稳船的实时运动状态;
定位***,用于测量变稳船实时的航迹和航向角;
转速传感器,用于测量全回转推进器的螺旋桨转速;
角度传感器,用于测量全回转推进器的方向角;
水文数据采集器,用于获得风速信息与水流速度信息。
4.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述智能驾驶模块提供待检测智能算法存储库。
5.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出待模拟船的实时运动状态作为目标指令输出,具体包括:
调用所述目标船的运动动力预测模型,计算出下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt);
其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息。
6.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述变稳操纵模块包括船舶运动动力转换模型与控制转换器;
所述船舶运动动力转换模型为用于使得变稳船与目标船的状态保持一致的相对运动模型;
所述控制转换器用于计算出保证变稳船的速度与加速度与目标船一致所需要的力与力矩。
7.根据权利要求1所述的变稳船的控制***,其特征在于,所述执行模块包括动力分配***和推进器控制***。
8.一种变稳船的控制方法,由如权利要求1~7任一项所述的变稳船的控制***实施,其特征在于,包括以下步骤:
S1、在模拟船船型选择模块中选择目标船的运动动力预测模型;
S2、计算下一时刻目标船的运动状态x=(ct,pt,vt);其中,ct为当前时刻的船舶姿态信息,pt为当前时刻的船舶位置信息,vt为当前时刻船舶的速度信息;
S3、获取当前变稳船的状态信息,由感知模块感知本船的状态信息x1=(c1t,p1t,v1t);
S4、计算变稳船所需的控制量,结合当前感知模块实时感知的本船状态信息与步骤S2得到的目标船的状态信息计算出变稳误差e=(ec,ep,ev);
S5、根据步骤S4得到的控制量,经动力分配算法计算出分配方案,将分配指令传给推进器由推进器控制所需螺旋桨转速与方向角。
9.根据权利要求8所述的一种变稳船的控制方法,其特征在于,所述方法还包括以下步骤:
S6、评估***状态,根据本船运动模型预测出下一时刻的运动状态与目标船的运动状态进行对比,判断误差是否超过预定阈值,若没有超过返回到步骤S2若超过阈值进行本船自动控直接作用于执行模块。
10.根据权利要求8所述的一种变稳船的控制方法,其特征在于,在执行步骤S4时,采用有限时间积分滑膜控制方法得到变稳船的一个控制量τ促使本船接近目标船状态。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180126730A (ko) * | 2017-05-18 | 2018-11-28 | (주)세이프텍리서치 | 선박 동역학 모델을 이용한 자율운항 시스템 |
CN109911110A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 武汉理工大学 | 变稳船 |
CN110333726A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-15 | 武汉理工大学 | 一种基于船舶运动预测的船舶安全辅助驾驶*** |
KR102042356B1 (ko) * | 2018-09-18 | 2019-11-07 | 한국해양대학교 산학협력단 | 인공지능을 이용한 선박 운동 성능 예측 방법 및 시스템 |
CN111966106A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-20 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种基于船-船协同的智能船舶编队靠泊的方法 |
CN112052984A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-08 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种智能船舶避碰方法及*** |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103303433B (zh) * | 2013-05-21 | 2016-01-20 | 中国船舶工业集团公司第七〇八研究所 | 一种船舶性能虚拟测试*** |
CN104821103B (zh) * | 2015-05-20 | 2017-02-22 | 大连海事大学 | 一种船舶航行安全评估*** |
CN105676844B (zh) * | 2016-01-19 | 2019-01-18 | 武汉理工大学 | 基于模型船的欠驱动无人船编队结构 |
CN111323203B (zh) * | 2020-04-08 | 2021-06-18 | 大连理工大学 | 一种用于船模水弹性实验的波浪力及兴波测量装置及方法 |
CN111824357B (zh) * | 2020-07-29 | 2021-08-17 | 上海船舶研究设计院(中国船舶工业集团公司第六0四研究院) | 测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
-
2021
- 2021-02-03 CN CN202110149595.7A patent/CN112965484B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180126730A (ko) * | 2017-05-18 | 2018-11-28 | (주)세이프텍리서치 | 선박 동역학 모델을 이용한 자율운항 시스템 |
KR102042356B1 (ko) * | 2018-09-18 | 2019-11-07 | 한국해양대학교 산학협력단 | 인공지능을 이용한 선박 운동 성능 예측 방법 및 시스템 |
CN109911110A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 武汉理工大学 | 变稳船 |
CN110333726A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-15 | 武汉理工大学 | 一种基于船舶运动预测的船舶安全辅助驾驶*** |
CN112052984A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-08 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种智能船舶避碰方法及*** |
CN111966106A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-20 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种基于船-船协同的智能船舶编队靠泊的方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Automatic Docking for Underactuated Ships Based on Multi-Objective Nonlinear Model Predictive Control;Liu Jialun;《IEEE Access》;20200401;第8卷;70044-70057 * |
自主水面货船研究现状与展望;吴青;《智能***学报》;20190131;第14卷(第1期);57-70 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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