遺傳算法在船舶動力定位系統(tǒng)中的應(yīng)用

陳成

摘 要：本文提出遺傳算法對海洋工程船進行動力分配。結(jié)合智能遺傳控制算法，對控制優(yōu)化方法進行了研究。最后對海洋工程船的動力分配問題進行求解，提高船舶運行的經(jīng)濟性。本文所做的研究工作及相應(yīng)結(jié)論可為海洋工程船的動力分配控制器的設(shè)計提供參考。

關(guān)鍵詞：船舶；動力定位系統(tǒng)；遺傳算法

1 簡要闡述船舶動力定位系統(tǒng)

動力定位系統(tǒng)最早在鉆井船等大型船舶上得到廣泛應(yīng)用，隨著海洋石油開采業(yè)向深海進軍，動力定位系統(tǒng)以其不受作業(yè)水深影響等優(yōu)勢逐漸取代傳統(tǒng)錨泊系統(tǒng)被應(yīng)用到深海海洋平臺上。在風浪流聯(lián)合作用下，動力定位推力系統(tǒng)提供控制力使位移響應(yīng)保持在安全范圍內(nèi)，考慮到推力器出力方式及運行經(jīng)濟性，僅控制縱蕩、橫蕩和艏搖三個自由度的低頻慢漂運動，而推力系統(tǒng)由8個推力器組成以保證系統(tǒng)的冗余度，因此整個系統(tǒng)為過驅(qū)動系統(tǒng)。在動力定位模塊化設(shè)計過程中，首先由控制算法得到三自由度控制力，然后通過分配算法將其分配到底層執(zhí)行機構(gòu)推力器上，最終實現(xiàn)定位目標。

2 動力定位船舶運動數(shù)學模型

2.1船舶運動參考坐標系

船舶在三維空間中的運動共包含有六個自由度，分別為縱蕩、橫蕩、垂蕩、橫搖、縱搖和艏搖。為了描述并深入研宄三維空間中的船舶運動，合適的坐標和坐標系被選用來確定船舶的位置和姿態(tài)。

2.2動力定位船舶運動數(shù)學模型

水面船的動力定位控制問題可等效為一個剛體的平面運動控制問題。對水面船的動力定位控制問題進行研宄時，通常只考慮船在水平面上的三自由度運動，即只考慮其縱蕩運動、橫蕩運動和艏搖運動。建立船舶運動數(shù)學模型時必須考慮船舶的運動學特性和動力學特性。船舶的運動學主要是研宂與船運動相關(guān)的幾何學問題，船舶的動力學主要針對引起船舶運動狀態(tài)發(fā)生改變的各種作用力和力矩進行研宄。

2.3海洋環(huán)境擾動數(shù)學模型

船舶在海洋中航行或者作業(yè)時，無可避免地會遭受到海洋環(huán)境擾動，因此，在對船動力定位控制進行研究時，需要計算出海洋環(huán)境對船施加的擾動力及力矩。

（1）海風干擾力及力矩數(shù)學模型。海面上的風直接作用到水線之上的船舶主體結(jié)構(gòu)以及高層建筑物，將會改變船體姿態(tài)。因此，在研究船舶動力定位控制問題時，需要考慮海風對船舶運動造成的干擾。

（2）海浪干擾力及力矩數(shù)學模型。海浪干擾作用力可以分為兩種：一階波浪力以及二階波浪力。其中，一階波浪力引起船舶的高頻運動，二階波浪力即波浪漂移力，主要對船的位置以及航向造成影響。

（3）海流對船舶速度的干擾數(shù)學模型。對于在海面上運動的船而言，研究者們通常假定海洋中的二維海流僅僅影響船運動的平面速度。因此，在對水面船舶的動力定位控制問題進行研宄時，一般都需考慮海流對船舶運動速度的影響。

3 遺傳算法控制與實現(xiàn)

3.1定位控制參數(shù)編碼和解碼

為了在遺傳算法有效描述問題中參數(shù)之間的關(guān)系，建立若干個方程，得到問題的解空間，然后轉(zhuǎn)換到遺傳算法中，而搜索解的過程稱為編碼。在得到問題的各種參數(shù)解后，用編碼構(gòu)建成子串，并在遺傳算法中把子串轉(zhuǎn)化成染色體串。在遺傳算法中，較為常用的編碼方法為二進制編碼。本控制系統(tǒng)采用的編碼方式就是所謂的二進制編碼。

選取3個控制參數(shù)Kp，Ki和Kd作為編碼對象，利用下式進行統(tǒng)一編碼：

式中：u為編碼的對象；U的取值范圍為（Umin，Umax）；l為二進制編碼的長度；n為二進制位數(shù)。

3.2初始種群的生成方法

遺傳算法的時效性很大一部分取決于初始種群的精英程度。一般來講，初始種群如果擁有較高的精度和多樣性時，遺傳算法的搜索效率及收斂速度能夠得到很大的提升。但標準遺傳算法的初始種群是隨機生成的，無法保證其精英程度及多樣性。在推力分配的目標函數(shù)中，存在著對推進器推力及推力角的約束，這就導致下一時刻的推力及推力角的取值范圍必須在上一刻推力及推力角最優(yōu)值的附近，本文采用遺傳算法的種群數(shù)目設(shè)為p。將上一時刻適應(yīng)度最高的q（q

令rij為對應(yīng)初始種群第i個個體第j個分量在[0，1]內(nèi)滿足均勻分布幾率的隨機數(shù)，則初始種群其他個體Ui為：

式中：A=[a1，a2，…，an]T；B=[b1，b2，…，bn]T；Ri=[ri1，ri2，…，rin]T，i=q+1，q+2，…，p。

3.3適應(yīng)度函數(shù)確定

適應(yīng)度函數(shù)是確定遺傳算法改進參量的主要依據(jù)。算法適應(yīng)度函數(shù)描述了個體對外部環(huán)境的適應(yīng)能力大小，適應(yīng)度函數(shù)會呈現(xiàn)明顯的周期性變化趨勢。本控制算法采用了絕對誤差積分模型來表示：

適應(yīng)度函數(shù)f為：

3.4遺傳算子

（1）選擇算子：采用輪盤賭法進行選擇。即計算每條路徑的適應(yīng)度函數(shù)的值fi，fi值越大定位控制越接近最優(yōu)。利用輪盤賭法選擇出一定的個體，對于父代的優(yōu)秀個體可以采用精英保留策略，來增加種群的優(yōu)越性。

（2）交叉算子：交叉操作的方法包括單點交叉、多點交叉、均勻交叉等，本文選擇單點交叉的方法，把選擇的染色體序號打亂，使染色體能夠隨機分配，然后把相鄰的兩個染色體根據(jù)交叉概率進行交叉，交叉的時候選擇兩條染色體的相同基因，如果只有一個基因相同，直接進行交叉；如果有多個基因相同，隨機選擇一個基因進行交叉。交叉產(chǎn)生的個體長度不能超過Nmax，不能產(chǎn)生回路，如果不符合要求，重新選擇交叉點。

（3）后代變異：在變異遺傳理論中，以概率pm對群體中的若干個體的某些位進行變異。即在智能定位控制系統(tǒng)中對局部的參數(shù)進行優(yōu)化選擇。所謂的變異，就是對執(zhí)行變量的位求反操作，就是把0變成1或者把1變成0。變異操作可以使遺傳控制算法的能力得到質(zhì)的突破，增強了局部隨機搜索的功能，同時利于群體的多樣性，降低了種群近親繁殖造成的算法性能惡化，變異對控制算法進行了全局優(yōu)化。

（4）種群初始化和遺傳迭代：為了順利得到最后的解，對種群進行初始化條件限制。并設(shè)置遺傳操作迭代終止的條件。

4動力分配仿真結(jié)果

在不同的工況下，海洋工程船的功率輸出可以分為低速模式、服務(wù)航速模式、一般拖力模式、動力定位模式、全部服務(wù)航速模式和最大航速模式。但在實際運行中相鄰2種模式的判定非常模糊，使用最小模糊度法，根據(jù)經(jīng)驗對數(shù)據(jù)進行采集，最終得到6個模式的三角形隸屬度函數(shù)。

對海洋工程船舶動力進行分配的目的是用最少的燃油消耗使船舶輸出給定的動力，進而提高工程作業(yè)的經(jīng)濟性。

將主機的輸出功率與船舶動力系統(tǒng)發(fā)出的總功率之比定義為功率混合度，即：

式中：P1為主機的輸出功率；P2為副機的輸出功率。以海洋工程船的燃油經(jīng)濟性為動力定位的評價指標，其可以表示為：

式中：g1和g2分別為主機和副機在對應(yīng)負荷下的燃油消耗率；p1和p2分別為主機和副機使用燃油的價格。在Matlab中建立海洋工程船燃油經(jīng)濟性G與功率混合度H的關(guān)系模型，

求解不同功率下的最佳混合度。

結(jié)語：船舶動力定位系統(tǒng)適配過程遺傳算法針對分配精度低、最優(yōu)解局限等問題進行有效調(diào)節(jié)，仿真結(jié)果可知這種新型方法確實能夠從根本上提升了算法的執(zhí)行可行性，具備廣泛的應(yīng)用空間。

參考文獻：

[1]楊芳芳.船舶動力定位系統(tǒng)智能自抗擾控制研究[D].大連海事大學，2018.

[2]唐潔.船舶動力定位控制及推力分配優(yōu)化研究[D].大連海事大學，2018.