深海起重機升沉補償滑模預測控制

陳志梅,盧瑩斌,邵雪卷,趙志誠

(太原科技大學 電子信息工程學院,太原 030024)

在海洋上,深海起重機船體受海浪、洋流等因素的影響,會產生升沉、艏搖、橫搖、橫移、縱移、縱搖6個方向的復雜自由運動。這些復雜的自由運動會給深海起重機正常作業帶來極大的安全隱患。隨著船舶動力定位系統的逐步發展,船體的艏搖、橫搖、橫移、縱移、縱搖均能夠得到較好的控制。因此,為了進一步消除升沉運動對深海起重機帶來的不良影響,就需要對深海起重機進行升沉補償。

在對于深海起重機的模型建立上,文獻[1]對升沉補償系統進行了動力學建模,并引入PID控制,采用Simulink與ADAMS對系統進行了聯合仿真。文獻[2]對電驅動絞車型升沉補償系統進行了建模與仿真。

在對于深海起重機升沉補償系統的控制研究上,文獻[3]將模糊PID控制方法與BP網絡PID控制進行了比較,表明BP網絡PID控制控制效果更佳。與PID控制相比,模型預測控制(Model Predictive Control-MPC)能顧及不確定性的影響并及時反饋校正,實現滾動優化。文獻[4]將PID控制與模型預測控制進行對比,結果表明模型預測控制方法性能優于PID控制方法。

由于系統慣性和信號傳輸等因素的影響,升沉補償系統存在一定的時延問題。文獻[5-6]針對此問題進行了研究。

對于深海起重機這種在復雜環境下工作的系統來說,精確的數學模型是很難建立的。與傳統預測方法相比,神經網絡無需對被控制對象進行精確建模,并且能很好地適應各種復雜的環境,見文獻[7-10]的研究。……