动力定位系统的最新技术进展分析

史斌杰，吴喆莹

（上海交通大学，上海 200240）

0 引 言

随着深海技术的不断发展和推进，动力定位系统被逐渐广泛地应用在一些工程船和海洋调查船上。近几年，一些新造的港作船和大吨位的客滚船上也装有动力定位系统[1]。本文将分别从动力定位系统的3个组成部分——位置测量系统、控制系统和推力系统分析动力定位系统的最新技术进展。

1 位置测量系统

动力定位系统能达到的精度首先取决于位置测量系统获得数据的精度和速度。只有以足够的速度和精度获取所需的信息，才能使控制器计算出推力器指令，使船舶完成预定的任务。控制系统所需的信息包括船舶位置、艏向以及外部干扰力的信息，这些都是由位置测量系统提供的。所以对于动力定位的位置测量系统，不仅要求有非常高的精度，还要有非常高的速度。

动力定位系统主要有如下几种常用测量系统：声学系统、张紧索系统、无线电系统和全球卫星定位系统。各种测量系统都有各自的优缺点。声学系统具有较好的精确度，但会受到瞬时或短时间段的干扰；张紧索系统在长时间段内会发生偏移，所以精确度不如声学系统，但张紧索不会受瞬时或短时间段的干扰；无线电系统具有较高的精确度，但是抗干扰性能较差，容易受到无线电波、天气等的干扰，并且覆盖使用范围受到信号的限制；全球卫星定位系统能够迅速、准确、全天候地提供定位导航信息，是目前应用比较广泛、精度也比较高的定位系统[2]，但成本较高，且相关技术受到有关国家的垄断。

在最新的位置测量系统中，一般应用2种及2种以上的测量方法，以达到高精度，高速度，抗干扰的良好效果。挪威康士伯公司的几款最新动力定位系统就是将无线电系统和差分全球定位系统（DGPS）相结合来测定位置信息。如同时运用无线电系统和全球卫星定位系统，既可保证高精度，又可弥补无线电系统抗干扰性差的不足。虽然此类方法有着良好的效果，但是若要覆盖全球范围进行定位，综合运用成本较高，所以目前还没有被广泛应用。但采用多种测量方法，特别是无线电和DGPS联合运用，将是位置测量系统的发展方向。

2 控制系统

控制系统是整个动力定位系统的核心部分。动力定位系统的精度和速度直接取决于控制系统的性能，因此如何提高控制系统的性能成为了动力定位系统发展中的关键问题，也标志着动力定位系统的发展水平。目前动力定位系统的主要控制技术如下：

1)PID（比例-积分-微分）控制：比较成熟，操作简单，价格便宜，又有着广泛的应用，所以早期都采用此技术。但是随着对精度和速度的要求不断提高，PID控制已经不能满足人们的需求，目前已很少使用。

2)LQG（线性二次高斯型）控制：解决了控制中由于滤波而导致的相位滞后问题，并在节能、安全、鲁棒性能上都有比较大的进步，控制精度和响应速度也满足了大部分需求，是目前动力定位系统中应用最为广泛的一种控制技术[3]。

3)智能控制：包括模糊控制和神经网络控制等。在一定程度上模仿人的智能控制，具有良好的控制性能。如模糊控制有不依赖于对象的精确数学模型，抗干扰能力强，响应速度快，鲁棒性好的特点，而神经网络控制具有自适应学习功能和容错能力强等特点。从上世纪90年代起，特别是本世纪，智能控制方法在动力定位系统中获得了广泛应用[3]。

目前，虽然使用最为广泛的依然是传统的LQG控制，但是智能控制已有取而代之的趋势。将遗传算法[4]、蚁群算法、动态模糊神经网络[5]、模型预测等新型智能算法应用到动力定位控制系统，并取得了重要的研究成果。挪威康士伯公司新推出的绿色动力定位控制模式运用了一种新型的智能控制技术——非线性模型预测控制。该技术在2001年挪威船舶展览会上首次被引入到动力定位系统中。该控制模式由两部分组成∶环境补偿器和模型预测控制器。环境补偿器是提供一个缓慢变化的推力指令，来补偿一般的环境作用力，使得响应更为缓慢和光滑，对变化环境的反应也更理想；非线性模型预测控制器是通过不断地求解一个精确的船舶非线性动态数学模型，来预测未来船舶的行为以进行控制。模型预测控制算法的计算比一般用于动力定位的传统控制器设计更加复杂且更为耗时，主要有3个步骤：(1)利用非线性船舶模型预测运动；(2)寻找阶跃响应曲线；(3)定义和求解计算将使用的“最佳可能”推力的最优化任务。

动力定位船舶在正常作业期间，外部环境的作用力变化不大，船位于工作区边界以内，此时，仅需一个基于QL理论的动力定位最优控制器—EC产生缓慢变化的推力指令来补偿平均环境作用力。当外部作用力突然发生变化，如阵风等作用时，船舶不会马上作出反应，这样减少了不必要的推力器损耗，但是，一旦模型预测到船舶运动轨迹超出工作区或操作区，非线性模型预测控制器就会迅速产生作用，由这两个控制器联合作用，产生最优的动态推力使预测轨迹尽可能地接近工作区边界，而使船不违反约束边界。此类控制方法确保了在任何外部条件情况下消耗最低功耗来达到符合精度要求的定位[6]。目前国内对模型预测控制在动力定位系统中的研究还停留在线性层面，非线性层面研究才刚刚起步。

在最新的控制系统中，一般都存在着多种控制模式来满足不同海况下的不同定位要求。挪威康士伯公司最新的控制系统中采用3种不同的控制模式：高精度控制模式、放松控制模式和绿色动力定位控制模式来分别适应不同的条件和要求。一个动力定位控制系统中存在多种控制模式，特别是智能控制模式，在不同情况下都能达到最佳定位是动力定位控制系统的最新发展方向。

3 推力系统

推力系统是动力定位系统的执行机构，其作用是按照控制系统发出的一系列推力指令，形成一个时变的推力系统，以抵消外在的时变环境载荷。此推力系统包括一个特定方向的水平力和一个艏摇弯矩。理想的推进器能够产生任何方向的推力，而仅需要2个推进器就能够产生这个瞬时的推力系统。但由于目前单个推进器的推力容量有限，仅仅2个推进器无法满足推力容量的要求，同时推进器系统必须满足平台工作的可操纵性和可靠性，因此推进器系统中推进器一般多于5个，但不是越多越好，因为还要考虑到推进器与船体以及推进器间的互相影响等因素[7]。由多个推进器组成的系统便成了一个冗余系统，存在无数多个不同大小和方向的推力组合，均能满足特定的水平力和艏摇弯矩。

推力分配问题是一个多约束情况下的最优化问题，目前解决方法有Johan Wichers提出的推力器分组法[8]、0.J.Serdalen提出的奇异值分解和滤波法[9]、S. P. Berge等提出的阻尼最小方差法[10]、William C. Webster提出的线性规划法[11]、T. A. Johansen提出的二次规划法[12]等。近年来，新型的智能算法在解决推力分配问题中也有应用[13]，取得了较好的效果。

最新的动力定位系统的推力分配除了正常工作时的推力分配，还要求在系统部分受损的情况下，依然能够进行合理的推力分配以达到定位。

按照IMO的分类[14]，现有3种不同冗余度的动力定位系统：第一种是无冗余的动力定位系统，即系统受到一定的干扰和损坏就不能完成定位任务；第二种是有冗余的动力定位系统，即系统在单个设备有故障的情况下依然能够完成定位；第三种是有备份的动力定位系统，即在整个系统受到严重破坏的情况下，可以启动备用系统进行动力定位。目前，有备份的动力定位系统已经占据主导地位，控制系统和位置测量可进行较简单的备份来解决问题，但是推力系统却不能，因为一旦增加了推进器数量，那么对原系统的推力分配就是颠覆性的，需要重新计算最优解，并且要计算在部分推进器无法工作的情况下依然合理分配推力，推力分配将变得非常复杂。所以挪威康士伯等公司的动力定位推力系统的最新技术已解决了此类推力分配问题。

4 结 语

自上世纪 60年代第一艘装有自动反馈系统的动力定位船“尤勒卡”号下水以来，动力定位系统不断地发展和成熟，并得到广泛应用，目前正朝着以下几个方向进展：

1)提高精度，确保准确定位。提高精度是动力定位系统的定位任务性质所要求的。采用更先进的智能算法优化控制系统是提高精度的必然手段，同时改进位置测量系统，规范测量方法，提高测定参数的精度。

2)提高速度，确保快速定位。从偏离位置到达指定位置的时间是动力定位系统的一项重要指标。采用更先进的智能算法优化控制系统同样是提高速度的最主要手段。同时优化推力分配也能提高推进系统的效率，达到提高速度的目的。

3)提高可靠性，确保安全定位。提高可靠性是对动力定位系统提出的新要求和新任务。即不仅要求在正常情况下快速、准确地到达指定位置，还要求在某些设备和部件发生故障的情况下，依然能够进行准确定位。

目前，国内使用的动力定位系统基本被康士伯等跨国公司垄断，而自主开发的动力定位系统几乎没有，与国外的差距较大。但是随着综合国力的增强，凭借广大科研工作者不懈的努力奋斗，使我国自主开发研制的动力定位系统将在国际和国内市场上占有一席之地，并达到世界先进水平。

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[2]赵志高，杨建民，王 磊，程俊勇. 动力定位系统发展状况及研究方法[J]. 海洋工程, 2002, 20(1)∶ 91-97.

[3]余培文，陈 辉，刘芙蓉. 船舶动力定位系统控制技术的发展与展望[J]. 中国水运, 2009, (2)∶44-45.

[4]邓志良，谷丽丽，胡寿松，潘芝萍. 遗传算法在船舶动力定位系统中的应用[J]. 江南大学学报（自然科学版），2006, 5(4)∶ 461-462.

[5]谷丽丽，邓志良. 动态模糊神经网络在船舶动力定位中的应用[J]. 船舶工程, 2006, 28(2)∶ 44-46.

[6]王元慧. 模型预测控制在动力定位系统中的应用[D].哈尔滨∶哈尔滨工程大学动力与核能工程学院, 2006.

[7]吴显法，王言英. 动力定位系统的推力分配策略研究[J].船海工程, 2008, 27(3)∶ 92-96.

[8]Johan wiehers, Stephen Bultema, Riehard Matten.Hydro-dynamic research on and Optimizing dynamic positioning system of a deep water drilling vessel[C]，OTC8854，1998.

[9]Serdalen O J. Optimal thrust allocation for marine vessels[J]. Control engineering praetice.1991, 5(9)∶ 1223-1231.

[10]Berge S P，Fossen T I. Robust control allocation of overactuated Ships ∶experiments with a model ship[C].Proc. of the 4thIFAC Conference on Maneuvering and Control of Marine Craft，Brijuni, Croatia，1997∶166一171.

[11]William C Webster, Joao Sousa. Optimum allocation for multiple thrusters[C]. Proeeeding of the ninth international off shore and Polar engineering conference (ISOPE),Brest, France，May30-June4，1999.

[12]Tor A Johansen, Thor I Fossen，and Svein P Berge.Constrained nonline are control allocation with singularity avoidance using sequential quadratic programming[J]. IEEE Transa Ctionson Control Systems Technology，VOL.12，No.1，Jan, 2004.

[13]刘曰强. 半潜式平台动力定位系统推力分配优化算法研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学

[14]孙 武. 动力定位系统规范介绍[J]. 上海造船, 2003(1)∶55-57.