全墊升氣墊船安全航行控制技術研究綜述

王元慧, 王曉樂, 王成龍

(哈爾濱工程大學 智能科學與工程學院, 黑龍江 哈爾濱 150001)

隨著全球經濟發展,陸地資源已經無法滿足經濟發展需求,各國開始了對海洋資源的爭奪。船舶作為海洋運輸、海洋資源勘探和近海防御等領域的重要運載工具,人們對具有更高速、更大載重的高性能船舶的需求也愈發強烈。全墊升氣墊船作為一種能夠依靠氣墊圍裙系統脫離于航行面的兩棲高性能船舶,可以在多種復雜海域環境下完成任務,因此受到了各個國家的重視。

全墊升氣墊船因其特有的物理結構和墊升機理,高速、靈活操縱的同時,必將帶來破壞航行安全性和穩定性的問題。當全墊升氣墊船墊態高速航行時,由于船體和水面之間的水動力阻力極小,并且沒有水下執行機構產生回轉所需的向心力,這使得氣墊船抗外界干擾能力差,在進行轉艏時容易產生側滑、橫傾、縱傾、偏航等危險狀態[1]。在全墊升氣墊船高速航行狀態下,柔性圍裙系統濕水較大,艏部圍裙容易發生縮進,產生艏部失穩現象,縮進的圍裙會導致氣墊船穩定性降低,航行安全性存在很大的風險[2]。駕駛過程中需要駕駛員高度集中注意力,一旦操縱不當,就會導致事故發生,這也對駕駛員產生了巨大壓力。

全墊升氣墊船是一種能夠依靠底部圍裙系統使船體和航行面脫離的兩棲高性能船舶。與傳統水面船受較大水動力阻力相比,全墊升氣墊船在墊態航行時與航行面接觸很小甚至不接觸,因此其航行阻力極小,可以獲得更高的航速。全墊升氣墊船由于其獨特的圍裙墊升系統,可以在海上、陸地、淺灘、沼澤地、冰雪地等各種復雜地形環境中完成特種作業任務,成為各國運輸物資的標配。此外,全墊升氣墊船由于不用考慮減小水動力阻力的流線結構,其甲板設計為正方形結構,方便對救援物資、戰略裝備以及戰斗人員的輸送[3]。

綜上分析,從提升氣墊船航行的穩定性、安全性和減輕駕駛人員壓力角度出發,對全墊升氣墊船的安全航行控制問題進行研究有著重要意義。本文重點關注全墊升氣墊船安全航行控制技術發展動態,從數學模型、航行控制方法和安全航行等方面闡述全墊升氣墊船航行控制發展趨勢,同時展望未來全墊升氣墊船發展趨勢和應用前景。

1 全墊升氣墊船性能介紹及發展概況

全墊升氣墊船是一種船體與航行面之間通過底部封閉圍裙形成承托的高性能船舶,具有良好的兩棲性和高速性。全墊升氣墊船底部由四周圍裙包裹,通過墊升風機將空氣鼓入圍裙和航行面之間形成氣墊;推進方式為船艉部空氣螺旋槳進行推進;由于沒有水下回轉執行機構,全墊升氣墊船通過螺旋槳后方空氣舵以及安裝在船艏的艏噴管或者船體兩側的側風門進行回轉。全墊升氣墊船以其獨特的高速性、兩棲性和寬闊的甲板面積等優點引起了各國重視。

英國作為最早研究氣墊船的國家,氣墊船研究技術一直處于行業頂端。當前英國最新型客運氣墊船是Griffon 1200TD型氣墊船(如圖1),其主尺寸(墊態)為23.7×12.8 m,平均氣墊高度為1.6 m,載重12 t,可載客80人,并且采用新型的柴電混合驅動[4]。

圖1 格里芬級氣墊船

美國對氣墊船的研發主要著力于人員運輸和搶灘登陸等。20世紀70年代,美國提出增強船舶兩棲性能能力后,與Aerojet General 公司和Bell Aerospace公司簽訂為海軍研制160噸級JEFFB、JEFFA級兩棲全墊升氣墊船,該型氣墊船通過了操縱性、耐波性等測試。在JEFFB型氣墊船的基礎上,美國研制的LCAC型氣墊船是美國最先進的氣墊船(如圖2),其主尺寸(墊態)為26.8 m×13.3 m,最大航速為40 kn,船體裝備兩挺12.7 mm機槍和LN66導航雷達,可載150名士兵或60多噸物資。它在兩棲登陸過程中為人員提供了很好的登陸保障。在海灣戰爭中,它為美國運輸了7 000名士兵和2 000多噸物資,并且在多次海外任務中表現出了很強的實戰效能[5]。目前美國新型SSC型氣墊船已經完成了一系列實驗測試,該艇尺寸與LCAC型類似,最大運載能力達到了74 t。

圖2 LCAC型氣墊船

俄羅斯主要研制目標為大型氣墊船。俄羅斯氣墊船中較為有代表性的為“野牛”型氣墊船(如圖3),該型氣墊船是世界上最大的全墊升氣墊船,其主尺寸(墊態)為57.3 m×25.6 m,最大航速為63 kn,排水量為555 t,甲板面積約有400 m2,由于其尺寸巨大,并不能搭載于其他船舶中,只能依靠自身動力來進行航行。該型氣墊船抗風浪能力強,在四級海況下依舊能平穩航行。由于其強大的作戰能力,現在該船已經裝備到多個國家。

圖3 “野?！睔鈮|船

此外,其他國家如芬蘭、韓國、瑞典和法國等為了提高運輸能力也對氣墊船進行了研究。芬蘭在美國幫助下成功研制出具有隱形功能的高速氣墊巡航艇;韓國在充分借鑒美國、俄羅斯的氣墊船研究工作后,研制出帶有新型響應圍裙的新型氣墊船;法國自主研制出“雷電”型氣墊船;瑞典通過采用復合材料等提高了氣墊船的隱形功能。

我國對氣墊船的研究始于20世紀60年代,主要研究目的在于海上。我國全墊升氣墊船的研制始于哈爾濱軍事工程學院。經過幾十年的發展,通過理論研究、模型實驗、中間試驗和試用,我國已經基本掌握全墊升氣墊船的研制技術,由試驗階段進入到實用階段。近年來,我國成功研制出“野馬”型中型氣墊船(如圖4),該船主尺寸(墊態)約為30 m×16 m,最高時速約為80 kn,排水量為150～160 t,可搭載一輛主戰坦克和兩輛步兵戰車或者40名全副武裝士兵和4輛步兵戰車。

圖4 “野馬”型氣墊登陸艇

2 全墊升氣墊船運動數學模型研究進展

由于全墊升氣墊船的獨特船體結構和復雜多變的航行環境,其數學模型較常規船舶差異較大,需要考慮各個自由度之間的強耦合性。對于全墊升氣墊船數學模型的建立,國內外許多專家經過了數十年的努力,取得了很多成果。因此,分別就國內、國外學者對氣墊船運動數學模型的研究進行總結。

1971年,Brooks等[6]對全墊升氣墊船在冰面上的航行進行研究,對操縱方程中的各個操縱面進行研究分析,并且分析了氣墊船在冰面航行中的各個操縱面配置。1974年,Fein等[7]建立了全墊升氣墊船四自由度運動數學模型,計算并分析了BH-7型氣墊船操縱性能,對水動力特性及與回轉率、漂角、橫傾角之間的關系進行計算,通過實船實驗,根據實船實驗數據對所建立的數學模型進行了驗證。1975年,Damon等[8]在LCAC型氣墊船的基礎上提出了六自由度運動數學模型,該模型通過模塊化建模思想對氣墊船各個系統進行設計,并對墊升系統模型進行了新的設計,所設計的墊升系統包含4個氣室、2個墊升風機,并且根據由圍裙壓力響應函數、氣墊內容量變化速率和圍裙泄流量所建立的壓力-流量方程,可以獲得圍裙任意時刻的壓力。但是由于技術發展不成熟,該模型中的墊升系統是進行理想化之后的建立的。2007年,Kozin等[9]在碎冰環境條件中對不同航速下的氣墊船的運動特性進行了實驗分析,研究碎冰系數、水深、水面阻力等對氣墊船運動特性的影響。2012年,Rashid等[10]為某型氣墊船開發了一個動力模型和控制器,所開發的模型在Matlab環境下進行了開環仿真測試,在此基礎上設計了線性二次型調節器對氣墊船進行控制。Phan等[11]針對氣墊船模型設計過程中涉及的經驗公式和較多系數造成阻力估算不準確方法,提出了一種利用流體力學工具對阻力計算的方法,該方法是目前世界上流行研究方法。

我國對全墊升氣墊船的運動數學模型的研究起步較晚。1996年,黃國梁等[12]通過水池模擬實驗,在對被約束的船模施加振蕩實驗,據此建立水動力模型,隨后又建立了空氣動力和執行機構的模型,從而得到氣墊船三自由度數學模型,并對直航和回轉運動分別進行仿真驗證。2003年,趙淑琴等[13]在建立氣墊船三自由度模型之后,對氣墊船的直航和回轉進行操縱試驗。2005年,付明玉等[14]對建立的六自由度全墊升氣墊船運動數學模型進行空氣舵回轉和螺旋槳回轉的仿真試驗,并且討論了在海風干擾情況下的氣墊船航行穩定性。2007年,盧軍等[15]建立了四自由度全墊升氣墊船數學模型,其中通過風洞試驗得到了空氣動力系數,該模型主要用于驗證當存在較大外界干擾時氣墊船直航穩定性和甩尾特性。2009年,王成龍等[1]通過添加擾動方程對氣墊船的航向穩定性進行分析討論,并且得出航速越大氣墊船穩定性越高的結論。2013年,王建琴[16]對氣墊船的墊升系統進行建模分析,并對所建立的墊升系統模型進行運動分析。2015年,冀楠[17]通過對氣墊興波計算、圍裙動力學建模和氣墊系統建模,建立了完善的非線性六自由度氣墊船運動學和動力學模型。2017年,張宗科[18]借助ABAQUS的強大非線性計算分析能力,然后借助Python實現從CATIA中的圍裙三維模型到ABAQUS有限模型的自動轉換,直接生成可計算的圍裙模型。2020年,上海交通大學[19]提出了一種氣墊-圍裙信息通信平臺,實現氣墊船空氣動力學和柔性圍裙動力學之間的力與圍裙結構的交互,為氣墊-圍裙系統的設計提供了依據。

綜上所述,全墊升氣墊船的模型構建經歷了從三自由度、四自由度到六自由度的過程。圖5為全墊升氣墊船六自由度數學模型。

圖5 全墊升氣墊船船體坐標系示意

全墊升氣墊船的運動數學模型是描述船體在北東坐標系位姿和船體坐標系下的速度之間的關系,運動數學模型的建立是北東坐標系和船體坐標系通過三次初等重合的過程:

(1)

式中:ξ、η、ζ為坐標系基底;ψ為艏向角,θ為縱傾角,φ為橫傾角,統稱為船體的姿態角;u、v、w為軸向速度;p、q、r為姿態角速度。

全墊升氣墊船動力學數學模型是各個模塊的力與力矩在各自由度上的合力和力矩:

(2)

式中:a為空氣阻力;下標m為空氣動量阻力;c為氣墊力;wm為興波阻力;sk為圍裙阻力;r為重力恢復力矩;d為泄流力;P為空氣螺旋槳推力;R為空氣舵力。

進而可以得到全墊升氣墊船六自由度數學模型:

(3)

式中:Jx、Jy、Jz為圍繞x、y、z軸的轉動慣量;m為船體質量;Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz分別為x、y、z方向上的力和力矩。

3 全墊升氣墊船安全航行面臨問題

全墊升氣墊船因為其特有的圍裙系統,船底和航行面之間會形成一層空氣層來支撐氣墊船運動于航行面上,這會導致氣墊船與航行面之間的阻力很小,阻力的減小會導致船體抗風浪能力較差[20]。因此,當氣墊船在復雜的環境中航行時,對回轉的操作要求很高。通常情況下,進行回轉打舵時,船頭會迅速進行回轉,但是船體會不斷后退,在操縱力和外界干擾的同時影響下,氣墊船會產生側滑現象,側滑在氣墊船高速航行狀態下會產生側滑角,如果側滑角超過水動力的最大限值,氣墊船會進入不穩定狀態[10];當全墊升氣墊船高速航行時,圍裙系統此時濕水較大容易產生突然的失穩現象[21],艏部圍裙縮進會導致氣墊船的低頭埋艏現象,進而產生翻船事故[22]。因此全墊升氣墊船在航行過程中涉及的安全問題主要有:阻力峰速下的航向不穩定問題、回轉失速問題、高速甩尾問題、高速避碰、低頭埋艏、安全限界等問題。

3.1 阻力峰速下航向不穩定問題

全墊升氣墊船圍裙系統在船體底部產生的興波隨著速度的增加,波谷逐漸后移,形成2個較大的阻力峰,阻力峰與傅汝德數有關,第1個阻力峰出現在傅汝德數Fn=0.4附近,第2個阻力峰出現在0.6

當前研究表明,氣墊船航速臨近阻力峰時,氣墊船航向穩定性非常差。文獻[1]針對某型氣墊船操縱仿真試驗驗證了全墊升氣墊船航速低于10.29 m/s時不具備航向穩定性,只有把航速提到13.34 m/s時,氣墊船具備了直線運動穩定性,且航速越大穩定性越好。文獻[2]根據國內外大量實船數據,總結出在阻力峰速以下航速航行時,航向穩定性非常差。文獻[23]針對阻力峰問題,對氣墊尺寸和圍線設計、空氣螺旋槳設計提出要求,并提出需要施加合適的壓載使船的縱傾角保持在安全范圍內。文獻[24]對氣墊船最大波阻進行分析,得出最大波阻出現在Fn=1附近。

3.2 回轉失速和高速甩尾問題

全墊升氣墊船由于缺少水下執行機構,其在進行回轉運動時的向心力是由側滑的水動力產生的,同時船體要產生一定的橫傾角。當橫傾角增大到一定程度,圍裙觸水面積會越來越大,如果不對航速進行控制,船速會很快掉到阻力峰以下,這就是失速現象[2]。當氣墊船墊態高速航行時,在進行操縱回轉運動時很容易出現突然甩艉的航向不穩定,此時回轉角速度及橫傾角會發生不可預知變化,無法通過打舵對其進行有效控制,容易發生翻船事故[25]。

針對回轉失速和高速甩艉問題,文獻[26]建立氣墊船操舵回轉數學模型,重點分析氣墊船回轉過程中發生甩艉的最小舵角值。提出高速情況下謹慎打舵,禁止在不降速條件下對氣墊船進行回轉操作。文獻[21]指出當航速大于40 kn時,禁止回轉操作,當航速為35 kn時,側滑角應控制在2°范圍內,當航速為25 kn時,側滑角應不大于7.5°。

3.3 低頭埋艏

全墊升氣墊船埋艏問題與縱傾角的變化有關。氣墊船在阻力峰速以下時,縱傾角和航速成正比,在越過阻力峰后,縱傾角隨航速成反比。當氣墊船逆風航行時,縱傾角一般都會增大,在順風航行時,在風干擾情況下,縱傾角會減小?？v傾角減小會導致氣墊船艏部圍裙濕水。如果縱傾角減小到一定程度時,高速航行狀態下的氣墊船艏部圍裙會有較大的濕水阻力,在濕水阻力作用下,艏部圍裙會產生縮進失穩現象[21]。此時,氣墊船航速快速下降,并伴隨較大橫傾運動,船體會產生負縱傾角即埋艏現象。

當前針對低頭埋艏,一般通過在船體艉部增加配重,使全墊升氣墊船擁有一個縱傾角初值,增大了埋艏的安全閾值。并在氣墊船高速航行過程中,需要對縱傾角加以關注,通過降低航速來避免縱傾角過小,從而避免埋艏事故。當前最好避免埋艏事故的方法是研究一種抗縮進能力強的艏部圍裙[2,26]。

3.4 安全限界問題

由于獨特的墊升系統,氣墊船比常規船更具有速度優勢,當氣墊船進行墊態高速航行時,水動力阻尼力非常小,容易受到外界干擾影響。氣墊船在受到外界干擾進行回轉時容易發生側滑、橫傾及失速現象。當受到外界環境干擾氣墊船進行回轉時容易產生側滑現象,如果側滑角超過限值,氣墊船會進入不穩定狀態[27];同時側滑速度對橫穩性影響非常大,會造成大幅橫傾的危險;在氣墊船進行回轉時,航速會隨著回轉運動而降低,當航速低于阻力峰速時,船體會產生低速側滑現象,這會導致氣墊船發生危險。

因此在進行氣墊船航行運動控制中,需要對氣墊船的航行速度限制在阻力峰速之上,在此基礎上,需要嚴格遵守各個航速下各參數的安全限界,來保證氣墊船航行安全。付明玉[28]提出了一種安全應急控制策略,當運動參數超過安全限界時發出指令減小螺距角,從而減小推力大小和俯仰力矩來保證氣墊船航行的安全性。王成龍[29]提出了一種當氣墊船進去安全限界內后,利用航向控制將其保持在當前航向上的控制策略,此控制策略僅從安全角度維持原有航向,并為與控制任務相結合。張麗娜[30]針對氣墊船航跡向安全航行問題,為了避免產生危險側滑角,提出了一種基于有限時間收斂欠驅動全墊升氣墊船安全航行滑模航跡向間接控制策略,實現對期望航跡的穩定跟蹤;基于最優控制理論設計出最優應急控制器。

4 全墊升氣墊船安全航行控制技術發展現狀

由全墊升氣墊船數學模型可知,全墊升氣墊船具有欠驅動、非線性、強耦合、不確定性、多約束、狀態不可測等特點。尤其是在墊態高速航行狀態下,由于全墊升氣墊船獨特的墊升圍裙系統,船體和航行面不接觸或者接觸很小,導致氣墊船航行過程中水動力阻力非常小,氣墊船的操縱性和安全性較差,因此需要對氣墊船進行航行控制,保證氣墊船的操縱性和安全性。全墊升氣墊船的控制研究主要基于船舶數學模型來選取滿足橫傾角、縱傾角、側滑角和垂向加速度等參數安全限界的控制方法,以改善氣墊船的安全性和穩定性[31]。

當前全墊升氣墊船的安全航行控制方法如圖6。

1)反步法控制。

為了解決復雜的非線性系統的控制問題,1991年,Kanellakoploulos等[32]提出了反步控制方法,其主要思想是講一個n階復雜非線性系統分解成若干不超過系統階數的子系統,然后求解一個虛擬控制率使上一個子系統鎮定,直到求解出真實控制率。反步法一經提出就被許多學者應用于船舶非線性控制系統中。但是由于全墊升氣墊船模型具有不確定性,因此學者們將自適應技術和反步法相結合,通過在反步設計過程中,利用自適應技術對每一步的虛擬控制率中的參數不確定性進行估計,然后將估計值代替不確定參數,有效解決了系統中不確定性問題。文獻[33-34]針對外界環境干擾和系統存在的不確定性為全墊升氣墊船設計了一種基于魯棒自適應反步技術的路徑跟蹤控制器,并證明了系統穩定性。在進行反步法控制器設計中,針對系統階數過高導致復雜求解過程,學者們將動態面控制、生物啟發動態模型以及指令濾波器與反步法相結合,避免了復雜求導過程。文獻[35]針對氣墊船運動控制,在建立的非線性運動方程的基礎上設計了一種航跡反步控制器,并進行半實物仿真系統實驗驗證,結果表明在較高航速下氣墊船能夠很好地追蹤設定航跡。文獻[36]采用串級控制結構為全墊升氣墊船設計了一種航跡串級控制系統來保證其能夠按照預計軌跡準確航行,在航跡串級控制系統中內環采用基于非線性運動數學模型的反步法進行設計。針對全墊升氣墊船在外界干擾和模型不確定性條件下的航行控制問題,文獻[36]采用自適應反步法設計了一種路徑跟蹤控制策略,并把指令濾波器引入到控制器設計過程中生成虛擬控制率及其導數,對控制器設計時的求導進行了有效簡化。Xie等[38]在反步法的基礎上引入擾動和摩擦系數動態估計器,增強了控制器魯棒性,使氣墊船能穩定跟蹤期望路徑。文獻[39]提出了一種應用于速度不可測和時變干擾的氣墊船系統的軌跡跟蹤控制器,并且設計了一種非線性觀測器來觀測未測量的速度和干擾。

在利用反步法進行控制器設計時,需要船舶模型不含有不確定性,這對全墊升氣墊船來說是不可能存在的,因此需要將反步法與自適應、神經網絡、模糊等方法相結合,利用其他方法估計補償模型不確定性,實現對氣墊船的控制器設計。反步法設計會造成“積分爆炸”現象,需要結合某些方法來避免該現象。

2)滑?？刂?。

滑?？刂剖且活愄厥獾姆蔷€性控制技術,由于滑?？刂凭哂薪Y構簡單且能夠克服系統不確定性,對外界干擾及未建模動態具有強魯棒性等優點,使其在控制領域廣受關注[40-42]?；？刂瓶梢耘c觀測器技術、智能控制、反步控制以及自適應控制等控制方法相結合來提高控制性能[43-45]。Sira-Ramirez[46]將二階滑模與微分平坦度特性相結合,實現了氣墊船模型軌跡跟蹤任務,仿真結果表明設計的控制器對較大的外界干擾仍然具有魯棒性。文獻[47]基于集合同質性和高階滑模控制設計了一種氣墊船軌跡跟蹤控制器,保證了系統在有限時間內收斂。Li[48]考慮模型參數不確定性和環境干擾的影響,基于反步滑模方法和邊界層技術設計了全墊升氣墊船的魯棒艏向控制器。Jeong等[53]提出了一種使用耦合多滑模控制的具有非完整約束和外界干擾的氣墊船跟蹤控制方法,通過實驗驗證了其方法可行性。Fu[49]提出了一種基于自適應無抖振的全階終端滑?？刂频娜珘|升氣墊船自動跟蹤系統,改善了系統的收斂速度,削弱了抖振現象。針對滑?？刂浦袔淼亩墩瘳F象,文獻[50]設計了一種有限時間連續的高階滑模氣墊船跟蹤控制策略。文獻[51]針對具有非完整約束和外部干擾的全墊升動氣墊船,在考慮粘性的氣墊船摩擦模型中,提出了一種耦合多滑?？刂品椒▽崿F氣墊船航跡控制。

綜上所述,全墊升氣墊船滑模控制器設計過程中由于存在符號函數,會導致控制輸入抖振現象的存在;而終端滑模奇異性問題會直接導致系統不穩定,無法完成對氣墊船的控制任務。因此,削弱滑模控制抖振和避免終端滑模中存在的奇異性問題是氣墊船滑?？刂蒲芯恐攸c[52]。

3)基于觀測器控制。

由于全墊升氣墊船系統中不確定和外界擾動的存在,需要對其進行估計和補償,這種方法叫做基于干擾觀測器控制。干擾觀測器可以在線估計補償外界擾動和系統不確定性,并可以用觀測值對系統不確定性進行補償[53]。現有的擾動觀測器主要包括人工智能觀測器[54]、擴張狀態觀測器[55]、高增益觀測器[56]、滑模干擾觀測器[57]、有限時間觀測器[58]等。由于擾動觀測器強大的處理干擾和系統不確定性的能力,基于觀測器的控制方法也在全墊升氣墊船運動控制中得到應用。文獻[59]對氣墊船設計了一種基于卡爾曼濾波的干擾觀測器,估計系統不可測的變量和外界干擾,但是所采用的系統模型不符合全墊升氣墊船的阻力特性,無法證明對高速全墊升氣墊船的有效性。文獻[60]設計了一種基于高增益廣義積分觀測器對未知非線性動態和干擾進行估計,但是假設的模型阻力能夠完全被系統本身補償,所采用的模型不符合高航速全墊升氣墊船特性,仿真并不能證明該方法有效。針對非完整約束和干擾的全墊升氣墊船,由于氣墊船只能在某些方向上產生力,外部干擾會嚴重影響系統穩定性,文獻[51]提出了一種基于擾動觀測器的滑模魯棒控制方法,對設計的摩擦模型進行估計補償。文獻[61]針對狀態受限和非線性時變不確定性的全墊升氣墊船系統,提出了一種非線性齊次擴張狀態觀測器的路徑跟蹤控制器。

綜上所述,針對受擾動的全墊升氣墊船設計基于擾動的觀測器時,如果初始擾動估計誤差較大估計精度低時,相當于對氣墊船系統加入了額外的擾動項,很容易造成氣墊船控制任務失敗,所以需要對擾動觀測器的精度和速度進行提升。

4)模糊控制。

模糊控制是指通過引入人類經驗的模糊邏輯控制器來處理系統中的不確定項,通過模糊邏輯對不確定項進行估計和補償[62]。文獻[63]設計了一種基于模糊自抗擾的全墊升氣墊船航向控制器,其中利用模糊邏輯算法對自抗擾控制參數進行自適應調節,仿真結果表明在惡劣環境下,航向控制器穩定性好,自抗擾能力強,響應速度快。Tanaka[64]為了保持遙控氣墊船系統的可控性,提出了一種具有局部Takagi-Sugeno的切換模糊控制器,并且通過推導線性矩陣不等式來保證開關模糊模型和控制器組成系統的穩定性。匡洪波等[65]提出一種變結構模糊PID控制算法對氣墊船的航跡保持進行控制,其仿真結果較常規PID控制方法極大提高了氣墊船航跡保持能力。趙淑琴等[13]采用模糊控制和PID控制對氣墊船航行進行控制,仿真結果表明該方法在航向控制中的有效性。并且在文獻[66]中證明模糊航向控制具有更好的魯棒性。

雖然模糊控制可以對全墊升氣墊船系統的不確定性進行估計和補償,但是由于當前模糊控制系統中的模糊規則和隸屬函數需要憑借人為經驗選定,并且在提高模糊控制精度的同時也會增加模糊運算的復雜度,這會影響模糊控制的實時性[67]。

5)自適應神經網絡。

自適應神經網絡指擁有自學習能力的人工神經網絡通過神經網絡權值的自學習逼近系統不確定性和動態模型的一種智能方法,并且可以逼近任何非線性函數[68]。針對全墊升氣墊船系統運動控制中,王成龍等[69]設計了一種神經網絡航向控制器,并且在存在外界干擾情況下和PID控制器進行對比,實驗證明神經網絡控制效果更好。高雙等[70]開發了一種基于人機界面的氣墊船駕駛員輔助系統,并且通過神經網絡解決氣墊船模型中的參數不確定情況。Wang等[71]設計了一種基于神經網絡自適應調參的PID航向控制器。張坦[72]針對存在多約束和模型不確定的氣墊船系統開發了一種自適應神經運動控制器,應用障礙李雅普諾夫函數將縱向速度和偏航角速度約束在安全限界內,神經網絡用來處理模型中的不確定性,大量模擬結果證明了所提控制方法的有效性。劉振業等[73]設計了一種神經網絡自抗擾航跡引導控制器及航向控制器,該控制器具有強自適應性、強魯棒性和小的超調量等優點。Shojaei[74]基于多層神經網絡與自適應魯棒控制技術設計了一種考慮執行機構飽問題的氣墊船軌跡跟蹤控制器。

雖然以神經網絡為基礎的控制方法擁有強大的自學習能力,但是在自學習的過程中,控制器的瞬間響應能力被降低[75]。并且人工神經網絡不具備邏輯推理能力,如果將模糊控制與神經網絡結合,即同時具備自學習和邏輯推理能力,該方法受到了廣大學者關注。

6)有限時間控制。

基于漸進穩定的氣墊船運動控制策略只能保證氣墊船無限大時間內狀態收斂到期望值或其鄰域,但是快速性是控制系統的一項重要指標,因此提出有限時間收斂控制。有限時間控制是指在有限時間內將系統狀態收斂到期望目標或者期望目標的鄰域內。從時間最優角度來說,如果系統能在有限時間內收斂,并且一直保持穩定狀態,這類控制就是時間最優控制[76]。目前較為經典的有限時間控制方法有:加冪積分算法、終端滑?？刂萍褒R次系統法等。文獻[47]針對多輸入多輸出的非線性系統提出了一種基于齊次性理論和滑模控制的有限時間魯棒控制器,并且對全墊升氣墊船進行實例研究。文獻[49]為全墊升氣墊船設計了一種有限時間軌跡跟蹤控制器,仿真實驗表明所設計的控制器在保證速度和位置追蹤誤差有限時間收斂到一定值,并且設計的控制器針對外界干擾具有很強的魯棒性。Wang[82]針對存在模型不確定性和外界干擾的氣墊船軌跡跟蹤控制問題,提出了一種基于有限時間擴張狀態觀測器的非奇異有限時間積分終端滑模控制器和非奇異有限時間反正切終端滑?？刂破?有效提高了氣墊船的軌跡跟蹤控制性能。

雖然基于有限時間理論的控制器能夠保證追蹤誤差的收斂時間是有界的,但是收斂時間的界限與被控船舶的初始狀態及控制器控制參數有關。如果船舶初始狀態離期望目標較遠或者系統穩定時控制器參數選取較大,收斂時間的界限也會隨之增加。

7)約束控制。

約束控制思想主要是將系統的某些參數約束在一定的界限中,從而保證系統能夠穩定安全運行。當前針對具有輸出和狀態約束的非線性系統的控制方法主要有:預設性能、模型預測、障礙李雅普諾夫函數和參考調節控制等。目前在氣墊船運動控制中應用較多是障礙里亞夫諾夫函數。Gao等[77]利用安全保障輔助動力系統、積分滑?？刂崎_發了一種安全保障軌跡跟蹤控制器。安全保障輔助動力系統旨在實現系統狀態和輸入約束。通過考慮速度與阻力駝峰的關系,約束氣墊船的速度,消除阻力駝峰的影響,獲得更好的穩定性。同時在文獻[78]基于動態安全空間約束、終端滑?？刂坪妥赃m應機制,設計了一種基于狀態空間的航向控制策略,并對縱蕩速度和側滑角進行約束。Wang等[37]引入障礙李雅普諾夫函數,提出了一種新型偏航率約束控制器來確保時變偏航率約束,理論分析證明所提出的控制器可以嚴格保證位置跟蹤誤差約束和偏航率約束。Zhang[72]針對多約束和模型不確定性,提出了一種自適應神經網絡運動控制器,其中神經網絡用來處理模型不確定性,障礙李雅普諾夫函數來對縱向速度和偏航角速度進行約束。文獻[79]對障礙李雅普諾夫函數進行改進,研究氣墊船安全控制問題。Fu[83]針對氣墊船多約束問題,提出了一種新型非對稱積分障礙李雅普諾夫函數,以保證氣墊船在高速航行時的安全轉彎運動和性能要求,并采用擴張狀態觀測器對系統擾動進行估計補償。

障礙李雅普諾夫函數是針對追蹤誤差進行的,如果想要對系統狀態進行約束,就需要將狀態約束邊界轉化為跟蹤誤差邊界進行間接控制,這樣就會對系統初始值選取范圍有較大的限制。

5 結束語與展望

根據上述全墊升氣墊船安全航行控制現狀總結分析,目前對其航行控制的學術成果依舊較少,且現有成果大多把全墊升氣墊船作為普通水面船進行控制。所采用的四自由度模型無法準確的描述全墊升氣墊船運動特性。另外,全墊升氣墊船在航行過程中會出現航向不穩定、回轉失速、大側滑大橫傾、高速甩尾等問題,嚴重威脅到航行安全。因此對全墊升氣墊船航行控制研究中依然存在某些不足,需要進一步解決和突破。

隨著艦船技術、人工智能、控制科學、通信技術的快速發展,氣墊船控制技術未來發展將是高穩定、強抗干擾、高自適應、高控制精度,滿足未來復雜海洋環境下的控制系統。本文最后提出一些尚待解決的問題和未來值得深入探究的方向。

5.1 當前亟待解決問題

1)由于墊升系統的存在,全墊升氣墊船數學模型比傳統水面船模型更具有強耦合性和模型不確定性,同時全墊升氣墊船在受到外界干擾情況下很有可能激發高頻未建模動態。另一方面,氣墊船在航行時,系數會隨著自身運動狀態而改變,再加上模型參數測量的不準確,以及復雜系統建模時不可避免地忽略一些非線性動態,使得氣墊船模型存在參數不確定性和建模不精準問題。因此當前很難獲得精準的氣墊船模型,這就使得傳統基于精準模型的控制方法很難直接應用到氣墊船航行控制中。因此需要在建立準確的六自由度運動數學模型。

2)由于復雜多變的海洋環境以及自身建模的復雜性,氣墊船在航行時容易受到環境干擾和不確定性影響。因此考慮帶有模型參數不確定性和外界干擾的不確定性對氣墊船航行控制有重要意義。雖然已經有一些控制理論如:模糊控制、自適應控制等對不確定進行處理,但是實際應用并不常見,未來需要將此類控制方法應用到實際應用中。

3)安全性是保證一切航行任務順利完成的前提,而現有關于氣墊船安全航行控制的研究成果大多以完成控制任務,提高控制精度為目標,針對氣墊船安全航行的研究較少。由于全墊升氣墊船存在眾多安全問題,就需要在航行控制器中把航行安全性和航行控制任務相結合,在保證航行任務的同時,氣墊船航行是安全的。如何在氣墊船航行控制中加入保障安全航行的控制算法是未來控制要求。

5.2 全墊升氣墊船未來發展展望

1)船體結構。

隨著綜合電力推進系統技術的成熟,氣墊船螺旋槳推進系統可以更換成電力推進,可以降低噪音和增長使用壽命;作為軍事艦艇,未來氣墊船將采用隱形技術,提高其隱身突進能力;由于圍裙系統使氣墊船運動控制復雜難控,未來氣墊船船體結構將朝著復合型發展。

2)智能航行。

隨著計算機技術、控制技術、自主航線規劃、自主避碰和遠程遙控技術的發展,未來氣墊船可以對大數據獲取的環境信息深度處理,通過智能規劃和優化氣墊船的航行路徑,自動選擇最安全、最優、最節能的航行路線[80]。

3)編隊航行。

當前全墊升氣墊船航行還未實現多船編隊航行,隨著編隊環境感知技術、編隊控制技術以及集群控制算法、編隊自主航行技術、路徑規劃技術的發展,通過智能感知-智能決策-智能控制-智能執行這一閉環邏輯可以實現氣墊船編隊航行[81]。

4)無人航行。

由于氣墊船高速航行下操縱性、穩定性較差,當前氣墊船航行控制中必須要有人員參與,通過人工智能和自動化技術發展,未來氣墊船航行控制可以從人機共融到遠程自主的逐漸發展,實現自動駕駛、遠程駕駛、自主駕駛、無人駕駛的階段性功能。

5)航行控制。

當前全墊升氣墊船航行控制問題主要集中于軌跡跟蹤和路徑跟蹤問題,針對其特有結構-圍裙墊升系統的研究并不多,未來可針對升沉位移、氣墊進氣控制等方面進行研究。此外,目前沒有一種合適的艏噴管和空氣舵協調控制策略能保證氣墊船的安全航行,未來可以對此進行進一步討論。

綜上所述,當前全墊升氣墊船控制技術存在一定的不足,對氣墊船本身的模型不確定性、外界干擾、結構缺陷等問題的處理能力不夠。隨著當代人工智能、材料科學、計算機技術等發展,未來氣墊船航行控制將是現有技術與新一代人工智能技術的深度結合,最終實現氣墊船多功能、智能化、無人化,在保證氣墊船航行安全的前提下實現氣墊船自動控制和管理。