摘要：针对喷水推进器模型复杂非线性约束下的推力分配问题,提出了一种区域二次规划方法.将喷水推进器纵向推力的瞬时反向特性视为动态可行域的空间不完全对称变化,根据预求解的结果和所设计的区域分配逻辑,得到局部可行的初值和更为准确的求解可行域并保持其凸性,结合组合偏置优化求解算法最终可以得到满足船舶作业需求的最优分配结果.以一艘装配喷水推进器的动力定位船舶为研究对象进行了仿真验证,结果表明:该算法能够有效地实现推力分配,并且相较于传统迭代优化分配算法,求解精度和收敛速度都得到了较大的提升.

摘要：水下机器人-机械臂系统(UVMS)在水下作业过程中存在自身结构不确定性干扰、系统动力学耦合干扰以及海流干扰的问题,这对水下机器人的运动控制提出了更高的要求。本文以某欠驱动水下机器人系统作为研究对象,提出了一种误差受限的抗干扰控制方法。基于视线法和设定性能函数得到UVMS的误差动力学模型,再基于此模型设计水下机器人(AUV)抗扰控制器。通过牛顿-欧拉方程估算机械臂对于AUV本体的耦合干扰并进行实时补偿。采用神经网络控制补偿AUV系统的结构性不确定性,并利用自适应控制来补偿神经网络估计误差、非结构性不确定性误差和机械臂耦合干扰的补偿误差。通过机械臂静止和定点作业两组工况下的仿真实验发现,运动控制任务符合设定预期时间和跟踪精度,同时也验证了分离式UVMS运动控制方案在水下定点作业任务中的可行性和有效性。本文方法具有很强的鲁棒性,且能够通过此抗扰控制方法来抑制这些不确定性干扰的影响。

摘要：[目的]目前,设计人员多使用针对大型油轮的OCIMF规范和针对海上平台的API规范对FPSO风载荷进行计算,但因FPSO船舶上层建筑更为复杂,需进一步研究这2种规范对于FPSO风载荷计算的适用性。[方法]建立具有通用型上部模块的某30万吨级大型FPSO数值模型,对恶劣海况下不同风向角、横倾角下的FPSO所受风载荷进行数值模拟,分析其中存在的遮蔽效应;与规范计算结果进行对比分析,讨论在风载荷作用下FPSO受到的横倾力矩。[结果]结果显示,船舶正浮状态受到的最大风载荷和横倾力矩出现在270°风向角;船舶横倾状态下受到的风载荷和横倾力矩比正浮状态更大,最大横倾力矩出现在10.5°横倾角280°风向角;采用API规范和OCIMF规范得到的FPSO风载荷计算结果与CFD计算结果相差较大,二者在270°风向角的结果与CFD分别相差13.6%和24.5%。[结论]数值仿真给出的流场细节有利于分析上部模块间的遮蔽效应,能够较为准确地预报船舶所受到的风载荷,可以为考虑遮蔽效应的FPSO稳性设计提供参考。

摘要：[目的]为进一步提高船舶航行的安全性,对船舶辅助驾驶决策相关内容开展研究。[方法]针对选取的两段内河典型航段,基于实时数字航道流场信息,考虑航行规则约束,模拟船舶-流场耦合作用下的复杂流场航段虚拟辅助驾引。模拟南京和东流航段的虚拟辅助驾引,给出相应的安全驾驶方案,在航行过程中对船舶速度、位置和航向等信息进行实时追踪。[结果]仿真结果表明,基于Fluent二次开发的船舶-流场耦合作用的算法可有效解决船舶多自由度运动耦合和船舶-流场多物理场耦合的解耦问题;遇见弯道或分汊时,操小舵角长距离航行可以在避免降速和较大横移的同时实现船舶的安全航行。[结论]该算法可以有效对接数字航道流场信息,开展复杂流场环境下内河航段船舶航行的过程模拟,结果可为内河航段船舶智能航行决策提供数据支撑。

摘要：[目的]针对船舶自主靠泊过程中遇到的环境载荷、岸壁效应、模型不确定以及控制分配误差等多源干扰的影响,提出一种基于零空间的自抗扰控制(ADRC)分配方法。[方法]首先,建立船舶靠泊运动数学模型、多源干扰模型和控制分配模型,并据此设计神经网络扩张状态观测器(NNESO)实时估计船舶运动及其所受到的多源干扰;然后,引入零空间技术设计控制分配算法,并基于该方法实现先泊位外镇定再平行靠泊方案;最后,证明船舶自主靠泊系统在所提方法下所有误差信号一致最终有界,保证船舶自主靠泊过程的安全性。[结果]仿真对比结果表明,所提方法在轨迹跟踪效果与二次规划(QP)法近似的情况下,求解所需时间为其1.3%,艏向最大分配误差为伪逆法(PI)的36.51%。[结论]所提方法在满足靠泊运动控制精度的同时,求解所需时间明显缩短,最大分配误差显著降低,保证了控制分配的实时性与精确性。

摘要：针对水下系缆机器人(ROV)在工作中易受水流及模型不确定干扰、控制输出频繁变化导致推进器机械磨损等问题,提出一种基于事件触发的无模型自适应悬停控制方法.首先根据系统输入及输出数据设计基于数据驱动的无模型自适应控制器;然后利用跟踪误差设计相对阈值的事件触发机制,将其引入无模型自适应控制器设计中,以实现相对阈值的事件触发无模型自适应控制,并通过理论证明了悬停控制系统的稳定性;最后通过仿真与对比实验验证了该方法的有效性及优越性.

摘要：海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征,也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据,但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响,传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题,研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型,即停留点、出入点和航路转向点,设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法;提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略,可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点;根据不同种类航路点的分布特征,综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合;定义了航路网络节点的有效连接规则,从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇,根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边,形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域,对所提方法进行有效性验证,结果表明:所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线;航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%;航路网络边连接的准确率接近95%。所提方法能够有效识别海上航路的关键航路点及主要路线,实现航路网络的自动构建。

摘要：采用变分模态分解(VMD)算法对管道信号进行分析之前,针对VMD在自适应分解过程中人为预设参数会对测试结果造成不同影响的问题,利用海洋捕食者算法(MPA)对VMD算法中的关键参数进行自适应选取,从而提高了VMD的分解效果。计算VMD分解后的各模态分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离(HD)选取有效分量,最后将有效分量进行重构得到去噪信号。试验结果表明,基于MPA优化VMD参数的信号去噪方法与灰狼优化算法(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)和遗传算法(GA)分别优化VMD参数的去噪方法相比,去噪后的信噪比得到了提高,均方误差和平均绝对误差均有所下降,表明本算法具有更好的去噪效果。

摘要：为提高在海砂资源调查中单道地震勘探效果,文章对海南岛西部海域单道地震数据进行细致分析和参数试验,制定针对性的处理流程,处理后剖面的深部能量得到加强,分辨率和信噪比明显提高,真实层位同相轴更加连续,多次波得到有效压制后对真实地层的影响较小,有助于更精确的厘定研究区地层结构、圈定出砂体范围,为钻孔施工设计提供充分的依据。本次研究提出,在类似环境单道地震数据的处理中,采用相对保幅处理有助于保护有效信号,主要处理参数须经过反复对比分析后确认,去除海底反射多次波前须对随机噪音进行衰减,采用精细拾取的海底静态漂移作为多次波模型可获得较好的多次波压制效果。

摘要：深海网箱养殖受极端环境影响较大,自升式深海网箱凭借其结构特点在极端天气下可将养殖箱体下潜入水,为更好地应对极端环境、增加养殖效益提供了可能。本文针对某自升式深海网箱,基于大型通用有限元软件ANSYS的Mechanical模块,建立其有限元分析模型,而后考虑正常作业及风暴自存2种作业状态,通过编制不同相位角下桩腿支反力搜索程序确定计算工况,最终求解得到网箱各部件结构变形情况及应力分布,从而完成网箱结构安全性评估。研究表明,自升式深海网箱通过箱体下潜入水可以很好应对极端环境条件;经校核,本研究的自升式深海网箱结构安全性满足要求;桩腿及附近撑杆是自升式网箱的结构薄弱区域,在网箱设计中应予重点考虑。本研究可为自升式深海网箱结构安全分析提供方法参考。