主动式截断锚泊试验执行机构运动跟踪控制

作     者：孙玉博 

作者单位：大连理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：乔东生

授予年度：2019年

学科分类：081505[工学-港口、海岸及近海工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 0824[工学-船舶与海洋工程] 0814[工学-土木工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造] 

主      题：主动式截断 锚泊系统 系统辨识 RBF神经网络 时滞补偿 

摘      要：随着深水平台的作业水深增加,在现有海洋工程水池中进行浮式平台物理模型试验时,需要将锚泊系统进行截断。其中,主动式截断锚泊试验是目前的发展方向之一,可以解决截断和全水深锚泊系统的静力和动力特性相似问题。本文主要针对实现锚泊系统截断点运动的执行机构及其跟踪控制展开研究。首先,选择Stewart平台作为适用的执行机构,基于运动学原理,利用MATLAB/Simulink建立其仿真模型,利用不规则位移运动信号验证仿真模型的正确性,利用运动学原理求解工作空间范围。其次,针对驱动执行机构运动的驱动器,利用MATLAB/Simulink建立其仿真模型并研究驱动器的一般特性及引起误差的因素,分别利用MATLAB系统辨识工具箱与RBF神经网络辨识法建立驱动器的数学模型,用以描述驱动器输出特性并代替驱动器进行控制算法研究。结合两种方法的辨识结果,研究前馈控制、干扰观测器、最小方差自校正控制、RBF神经网络逆模型控制等算法的控制原理及对驱动器的控制效果,对比各种方法控制下驱动器对不规则位移运动信号的跟踪效果,分析各种方法的优缺点。再次,结合执行机构运动学模型、驱动器模型与控制方法,研究驱动器的适用控制方法,以及对执行机构运动控制的有效性。最后,分析主动式截断试验中的时滞因素,建立三次样条插值方法对时滞进行预测-补偿,研究采集历史数据点数、时滞、采样时间等对时滞补偿效果的影响规律,确定采样时间的选取准则。结果表明:基于准确建立的Stewart平台运动学仿真模型,利用前馈控制、干扰观测器、最小方差自校正控制、RBF神经网络逆模型控制均能有效提高驱动器运动跟踪精度,且四种算法都有各自的适用条件;针对驱动器的控制算法对Stewart平台依旧有效,三次样条插值算法能有效地补偿时滞,且采样时间越小补偿精度越高。本文的研究结果为下一步深水平台主动式截断锚泊试验具体实施过程中,截断点处运动的实时跟踪控制提供理论与方法参考。