船舶动力定位关键技术研究综述

吴德烽，杨国豪

(集美大学 轮机工程学院，福建 厦门361021)

0 引 言

世界经济高速发展，导致能源和资源短缺问题日益严重，海洋资源成为各国激烈争夺的目标。然而海洋环境复杂多变，若没有先进技术装备起来的海上结构物，即使拥有丰富的海洋资源，也难以开发和利用［1］。船舶定位方式主要有锚泊定位、动力定位(Dynamic Positioning，DP)以及锚泊+动力定位3 种。锚泊定位系统结构简单、可靠、经济性好，在船舶作业的浅水区域，一般采用锚泊系统定位。文献［2］指出，在1 500 m 左右的水深范围内，锚泊辅助动力定位是较为理想的海上结构物定位方式。但随着水深的增加，锚泊系统布置安装变得困难，造价和安装费用激增。目前，常采用锚泊系统与动力定位系统联合定位的方式［3］。

一般水深情况下，浮式生产系统的系泊主要采用锚泊系统，但随着水深的增加，锚泊系统的抓底力减小，抛锚的困难程度增加，同时锚泊系统的锚链长度和强度都要增加，进而重量剧增，海上布链作业也变得复杂，系泊锚链的造价和安装费用猛增，其定位功能也受到很大的限制。换言之，动力定位系统是船舶不可或缺的定位设备之一，已成为海上作业船舶必不可少的支持系统。

1 动力定位控制系统组成

动力定位系统主要由测量系统、控制系统、推进系统和动力系统组成，测量系统提供了坐标反馈及环境传感功能，控制系统通过一定算法提供闭环调节功能，推进系统是执行器，动力系统则为系统运行提供能量保证。动力定位系统的硬件组成如图1所示。

船舶动力定位系统各组成部分的工作原理是:通过精确的推进指令自动控制船舶的位置与首向，以保证船舶作业。在实施动力定位操作时，中央处理器即控制器(图1所示的DP 控制台)接收系统中安装的各种传感器数据，对所接收到的数据处理后估算出船舶的实际位置和首向，估算值显示在DP 控制台上，并实时更新。当系统运行在自动定位模式时，DP 操作员设置所期望的设定点，设定点可以是船舶位置或首向、移动的目标如ROV(遥控水下机器人)或者钻井作业时曲折的连接角。中央处理器将船舶的估算位置和首向与期望设定点进行比较，通过所设计的控制规律，发出推进命令给推进器，以缩小二者之间的差异。到达设定点后，系统自动进行风、浪、流和其他环境因素的补偿，从而保持船舶动态稳定在设定点上。由于DP 系统制造商在设计阶段即建立了船舶包含空气动力学与水动力学因素的精确数学模型，因此，尽管受到海洋环境影响，控制系统在计算推力命令时，仍然能使船舶较好地保持在设定点上。

图1 船舶动力定位系统的硬件组成Fig.1 Hardware components of DPS

2 动力定位控制系统控制器设计研究进展

在动力定位过程中，控制器读取位置测量系统所得到的位置信号，将其数值与预定的目标值进行比较。经过运算，得到抵消位置偏差和外界干扰力所需要的推力，然后对推力器发出指令，以产生推力使船尽可能靠近所希望的位置。

动力定位系统控制技术可大致分为三大类:第一大类通常采用常规的PID 控制规律;第二大类以现代控制理论为基础，主要有最优控制和Kalman 滤波理论相结合的方法，非线性控制方法和鲁棒控制方法等;第三大类采用智能控制理论和方法，例如神经网络控制、模糊控制、自适应控制等。需要指出的是，第二大类和第三大类控制器设计方法并无明显的时间界限，目前仍在发展中。

动力定位控制技术的第一大类，采用的控制方法一般是经典控制，即PID 控制器［4-5］，利用此控制器分别控制海平面上船舶在纵荡、横荡以及首摇3 个自由度上的运动。在早期阶段，动力定位中应用PID 控制器取得相当大的成功，但其亦具有不可避免的缺点，即设计控制器时，选择合适的PID 参数较为困难。此外，由于PID 控制器使用的是P，I，D 的线性组合，而动力定位是复杂的非线性系统，其所取得的控制效果必将受到一定限制。

由于PID 控制的局限性，促进了动力定位控制技术第二大类的产生和发展［6-15］。该阶段的工作一大部分由Kalman 滤波和最优控制相结合［6］，利用Kalman 滤波器对测量得到的船舶综合运动位置信息，估计出低频运动状态，并将之反馈形成针对船舶低频运动的线性随机最优控制。由于上述方法系统计算时有多个状态变量和上百个状态协方差，导致系统在线计算量很大，因此其中很多协方差值难以在线调整。

非线性控制和鲁棒控制也被引入动力定位系统中。文献［8-11］应用Backstepping(后推法)为动力定位系统设计了非线性反馈控制器，避免了上述在假设条件下对船舶运动方程的线性化。后推法的不足在于构造李雅谱诺夫函数方面，尚缺乏系统方法。文献［12-13］提出了一些新动力定位系统非线性观测器和反馈控制规律设计方法，并证明了系统的稳定性。文献［14-15］基于非线性滑模控制，设计动力定位系统控制器，并证明了所设计控制器具有全局稳定性。文献［16］基于自抗扰控制技术，设计了船舶动力定位非线性控制器。针对船舶具有推力及力矩存在约束的特点，文献［17］提出了基于非线性模型预测控制的船舶动力定位控制器。文献［18］设计了强风中商船动力定位的航向保持非线性鲁棒控制器与基于闭环增益成形算法的速度鲁棒控制器。

此外，为了避免后推法对非线性模型的多次微分，简化控制器设计，文献［19］提出了用动态面控制算法简化控制器的设计，同时采用挖泥干扰的前馈补偿办法，解决挖泥船动力定位的控制问题。

第三大类主要采用智能控制理论和方法设计控制规律，代表性工作主要有:文献［20］用Kalman 滤波器处理低频运动，用自校正滤波器处理高频运动修正低频估计值，达到提高调节精度目的且计算量小。文献［21］利用人工神经网络强大的建模能力，自适应地将波浪和流产生的力作为前馈反馈到系统中，提前抵制船舶可能发生的漂移，仿真结果验证算法的有效性。文献［22］基于模糊控制理论设计了海缆动力定位船舶的控制器。为了弥补模糊控制器在平衡点附近出现的盲区缺陷，设计了模糊-PID 复合控制器。文献［23］引入自适应模糊控制方法，使控制器的参数能够在定位过程中不断调整，以适应外部环境变化。

3 动力定位推力系统推力分配研究进展

国外方面，文献［24-28］提出无约束二次推力分配方法，虽然推力分配问题被转化为无约束二次优化问题，文献［24-28］中的方法均考虑了奇异性的处理，表明该类方法可避免推力配置的奇异结构。文献［24-26］通过一个扩展推力向量的低通滤波器来计算推力的方向，避免奇异性则通过修正的奇异值分解方法解决。文献［26］解决了旋转推进器可产生正向和负向推力的问题。文献［27］中，推力的方向通过一个低通滤波的期望广义力计算而得，奇异性是利用在计算推力大小时通过阻尼最小二乘法解决的。文献［28］提出了多种固定多推进器的无约束二次推力分配方法，同时还考虑了其中某个推进器失效下的推力分配。

线性二次规划法用于求解推力分配问题有文献［29-33］，文献［29-31］利用多参数二次规划可以得到分片的线性函数从而可以预先计算，并且实时计算出推力分配方案。其中，文献［31］解决了固定方向推进器的推力分配问题，并且概要介绍了动态推力约束的解决方案。此结果于2007年在文献［31］中被扩展到包含旋转推进器的情况和非凸问题的分解。文献［32］提出的显式分配方案，并未考虑不等式约束。文献［34-40］提出了非线性约束的推力分配解决方法。其中，文献［36］利用序列二次规划法解决推力分配问题，然而它们并未考虑奇异问题，同时该方法容易陷入局部最优。文献［38-40］利用Lyapunov 方法解决推力分配问题。

国内方面，吴显法和王言英［41］利用序列二次规划法解决动力定位系统的推力分配问题，该方法能降低油耗，避免奇异结构。杨世知和王磊等［42］提出伪逆方法用于动力定位推力分配，该文通过实例验证了所提方法的有效性。施小成等［43］提出组合偏置思想并设计了自适应组合偏置策略，该算法基于能量最优方法，能够自适应地调整偏置量。

上述方法均为确定性方法，由于确定性方法大多要求目标函数连续可微并且在求解最优值时常容易陷入局部最优，近年来，研究者尝试将智能优化算法用于解决具有复杂约束条件的推力分配问题，例如文献［44-45］利用遗传算法合理地解决了推力分配问题。文献［46］论证了遗传算法和序列二次方法2 种算法的可行性与稳定性，并且对比2 种算法的优缺点，指出序列二次法较遗传算法收敛速度快，然而序列二次法对初值的依赖较大。而遗传算法对初值依赖较小，然而收敛速度慢。

4 动力定位测量系统滤波与数据融合技术研究进展

动力定位测量系统的信息精度和可信度至关重要。大多数动力定位船舶均配备多种位置参考系统和多个传感器，船舶在定位过程中受到风、浪、流等外界因素干扰，使得传感器被高频噪声污染，为此需要研究测量系统滤波技术。姜华等［47］基于船舶数学模型，研究设计了Kalman 滤波器，利用仿真结果验证了利用此滤波器可较好地估计船舶实际船位和方向。王宗义等［48］采用Kalman 滤波器计算得到船舶三自由度低频运动，还能滤除测量得到的船舶综合位置信息中的高频噪声。王晓声等［49］结合最优控制和自适应Kalman 滤波技术，对在复杂多变的海洋环境下工作的船舶高、低频运动实施估计，保证定位系统仅对船舶低频运动进行控制。刘芙蓉等［50］研究了滚动时域滤波方法在动力定位船舶控制系统设计中的应用。付明玉等［51］建立船舶低频和高频运动数学模型，设计了滤除偏差信号中高频分量的最优估计滤波器和有限冲击滤波器。

为了克服卡尔曼滤波要求系统具有准确的动态模型并且要求噪声是白噪声的缺点，李兰花等［52］采用H∞滤波方法获得船舶的低频运动。齐国鹏［53］将动力定位过程中的挖泥船划分为2 种状态:自由航行状态和变吃水作业状态。在自由航行状态下，引入了Sage-Husa 自适应滤波算法;变吃水作业状态下，采用了Sage-Husa 自适应滤波和强跟踪卡尔曼滤波相结合的改进的自适应滤波算法，很好解决了动力定位系统中的滤波问题。信洪杰［54］则采用自适应线性神经网络滤波器有效地消除船舶的高频分量。

由于动力定位系统中的位置参考系统和传感器存在冗余，必须应用数据融合技术得到船舶的精确位置信息。现有相关的数据融合方法主要针对具体融合算法的研究，针对动力定位系统方面的较少。衣鹏飞［55］采用基于置信测度的融合方法，仿真和半实物仿真结果表明该方法可实时处理数据并融合，且能给出融合最优结果。Shi 等人［56］提出综合无迹卡尔曼滤波(UKF)和联邦滤波(Federated filter)的数据融合方法，UKF 可提高算法的精度，而联邦结构则改善了多速率信息融合的滤波能力。

5 结 语

本文总结了船舶动力定位系统中控制器设计、推力分配方法、测量系统滤波与数据融合等几个关键技术的研究进展，得出如下结论:

1)我国在动力定位基础研究方面由于比国外起步晚，尚显落后。然而近年来，呈现出赶超国际先进水平的趋势。

2)控制系统的控制器设计是动力定位的核心。控制理论的发展推动了动力定位控制器设计的发展，众多控制理论的新成果均被应用到动力定位系统中。进一步地，结合多种控制策略的复合方式正被研究者们用于设计具有动态不确定性的动力定位控制器中。未来的动力定位控制系统研究必将朝着复合型、更快速准确的方向发展。

3)推力系统中的推力分配方法主要有确定型方法和基于智能优化的方法。为了提高基于智能优化算法的推力分配策略解算推力的快速性，研究混合智能推力分配理论和策略是推力系统的研究方向。

4)Kalman 滤波方法仍是测量系统滤波技术的主流方法，研究更加高效滤除传感器噪声的滤波方法势在必行。动力定位中的数据融合技术在国内研究较少，应吸收借鉴数据融合中相关技术和方法，进一步将其应用于动力定位系统中。

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