一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法及系统与流程

本技术涉及港口智能拖轮作业，具体而言，涉及一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法及系统。

背景技术：

1、大型船舶港内靠离泊作业受风浪、水流扰动影响大，必须依靠多台拖轮协同输出推力与力矩，完成精准姿态控制与轨迹跟踪；目前，国外技术主要包括：采用上层mpc轨迹跟踪与下层固定二次规划推力分配，仅适配常规开阔海域，未引入浅水动态阻力、尾流干扰补偿；自适应滑模控制器仅针对单拖轮低速靠泊优化，无多拖轮协同重构逻辑；模式切换控制仅实现参数平滑过渡，未对强风、淤泥底质推进器损耗做动态补偿。上述方案均存在多拖轮协同作业时未建模拖轮间尾流干扰，前方拖轮尾流造成后方推力损失10%以上；阻力系数为固定常量，无法适配淤泥浅水动态变化；单拖轮推进器故障后推力重构响应时间长，无法快速平衡编队合力。国内现有技术主要包括：浅水推力分配迁移学习模型，但仅针对单船，不支持多拖轮编队协同；mpc+pid复合控制，仅解决单船轨迹跟踪，未考虑多拖轮之间推力耦合；现有研究未结合港区实测强风、潮汐、淤泥积泥数据构建补偿模型，极端10级以上横风工况推力分配偏差超10%，母船漂移速度可达0.6m/s，极易引发碰撞、搁浅事故。

2、现有技术主要存在以下问题：第一，推力分配模型静态化：浅水阻力系数固定，无法根据实时水深、淤泥底质动态修正，浅水区轨迹跟踪误差超2m；第二，无多拖轮尾流干扰耦合模型：编队作业时前船尾流造成后船推力衰减，协同合力偏差最高15%；第三，缺少多维度动态补偿机制：未同步集成横风前馈补偿、推进器积泥损耗补偿、母船惯性负载自适应补偿；第四，故障重构实时性差：单拖轮推进器推力下降或故障时，编队重新分配推力耗时超500ms，母船漂移风险激增；第五，作业模式切换震荡：自由航行、协同靠泊、协同离泊切换过程推力参数突变，引发船体大幅晃动，无平滑过渡与紧急避碰联动逻辑。

3、针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法及系统，可以通过构建分层mpc和二次规划推力分配架构，集成浅水阻力动态补偿、尾流干扰耦合补偿、横风前馈补偿、推进器积泥损耗补偿和母船惯性自适应补偿，从而实现了多拖轮协同推力智能分配与补偿。

2、第一方面，本技术提供了多拖轮协同推力智能分配与补偿方法，包括以下步骤：

3、获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据；

4、根据所述母船记录数据和港区环境记录数据通过分层模型预测控制分析处理，获得纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩；

5、将所述纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩分配至每艘拖轮，并结合所述多拖轮编队记录数据进行耦合尾流干扰约束分析处理，获得拖轮各推进器对应的初始推力指令；

6、将所述初始推力指令结合所述母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据进行多层动态补偿修正，获得优化推力指令。

7、可选地，在本技术所述的多拖轮协同推力智能分配与补偿方法中，所述获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据，包括：

8、获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据；

9、所述多拖轮编队记录数据包括实时位姿、实时航速、拖轮相对间距和拖轮相对航速；

10、所述母船记录数据包括母船吨位、母船加速度、母船实时转向角速度、船舶横向漂移量和目标航迹序列数据；

11、所述港区环境记录数据包括实时水深和实时风场数据；

12、所述船舶设备记录数据包括推进器输出扭矩和拖缆实时张力。

13、可选地，在本技术所述的多拖轮协同推力智能分配与补偿方法中，所述根据所述母船记录数据和港区环境记录数据通过分层模型预测控制分析处理，获得纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩，包括：

14、将所述实时水深进行水深均值滤波处理，获得有效基准水深，并与预设基准水深阈值进行对比，根据阈值对比结果确定动态淤泥浅水阻力系数；

15、将所述实时风场数据进行分解处理，获得纵向风扰力、横向风扰力和艏摇扰力矩；

16、根据所述母船吨位构建母船等效惯性矩阵，结合所述母船加速度和母船实时转向角速度进行矩阵运算，获得惯性力和惯性力矩；

17、根据所述目标航迹序列数据对航路点进行三阶平滑插值，生成等时间间隔的参考轨迹点集；

18、通过预设港区潮汐实时数据库获取纵向水流速度和横向水流速度结合所述实时航速进行分析处理，获得水流纵向扰力和水流横向侧漂扰力；

19、将所述动态淤泥浅水阻力系数嵌入预设拖曳编队动力学模型进行模型修正，将纵向风扰力、横向风扰力、艏摇扰力矩、惯性力、惯性力矩、水流纵向扰力、水流横向侧漂扰力作为外部时变扰动项加载至动力学方程，以参考轨迹点集为跟踪基准构建带能耗权重的轨迹跟踪代价函数，并加载预设航道几何、预设推力极值和预设港区限速约束，采用序列二次规划对上层轨迹跟踪mpc滚动优化求解，输出多拖轮编队的纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩。

20、可选地，在本技术所述的多拖轮协同推力智能分配与补偿方法中，所述将所述纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩分配至每艘拖轮，并结合所述多拖轮编队记录数据进行耦合尾流干扰约束分析处理，获得拖轮各推进器对应的初始推力指令，包括：

21、根据所述实时位姿判定编队前后排布关系,结合所述拖轮相对间距和拖轮相对航速进行尾流损耗分析处理，获得各拖轮对应的推力损耗系数；

22、获取推进器的方位角和旋转力臂，将所述推力损耗系数嵌入编队合力平衡等式约束，结合所述纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩构建二次规划基础模型；

23、以总推力分配误差最小和推进器能耗均衡的双重优化，并加载推进器推力幅值、方位角范围和转向速率物理硬约束，对二次规划基础模型进行求解分析处理，获得拖轮各推进器对应的初始推力指令。

24、可选地，在本技术所述的多拖轮协同推力智能分配与补偿方法中，所述将所述初始推力指令结合所述母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据进行多层动态补偿修正，获得优化推力指令，包括：

25、根据所述推进器输出扭矩结合预设推进器额定扭矩进行分析处理，获得淤泥损耗比例系数；

26、根据所述淤泥损耗比例系数将所述初始推力指令进行优化，获得淤泥补偿增益推力；

27、根据所述实时风场数据进行矢量分解，获得垂直航道横向风速；

28、根据所述垂直航道横向风速结合预设横风补偿比例系数和预设横风临界风速进行分析处理，获得横风推力补偿增量，并与所述淤泥补偿增益推力求和处理，获得横风补偿推力；

29、将横风补偿推力作为自适应pid控制器设定值，根据所述推进器输出扭矩和船舶横向漂移量作为闭环反馈量进行微调校正，生成优化推力指令，并映射输出推进器目标转速和目标方位角。

30、可选地，在本技术所述的多拖轮协同推力智能分配与补偿方法中，还包括：

31、根据所述母船吨位和拖缆实时张力结合预设母船吨位阈值和预设港区基准拖缆张力进行分析处理，获得轨迹跟踪修正权重；

32、将所述轨迹跟踪修正权重回传至上层mpc控制器动态更新轨迹跟踪权重。

33、第二方面，本技术提供了一种多拖轮协同推力智能分配与补偿系统，该系统包括：

34、工况感知采集模块、上层轨迹跟踪mpc模块、中层耦合尾流二次规划推力分配模块和下层多补偿自适应pid执行模块；

35、所述工况感知采集模块用于获取多源工况记录数据；

36、所述上层轨迹跟踪mpc模块内置淤泥浅水阻力动态修正模型和母船惯性自适应补偿模型，输出纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩；

37、所述中层耦合尾流二次规划推力分配模块预存多拖轮尾流干扰数学模型，以推进器物理极限为约束，求解拖轮各推进器对应的初始推力指令；

38、所述下层多补偿自适应pid执行模块集成淤泥积泥损耗补偿单元、横风前馈补偿单元和母船惯性负载补偿单元，输出修正后的优化推力指令。

39、可选地，在本技术所述的一种多拖轮协同推力智能分配与补偿系统中，该系统还包括存储器及处理器，所述存储器中包括一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法的程序，所述一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

40、获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据；

41、根据所述母船记录数据和港区环境记录数据通过分层模型预测控制分析处理，获得纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩；

42、将所述纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩分配至每艘拖轮，并结合所述多拖轮编队记录数据进行耦合尾流干扰约束分析处理，获得拖轮各推进器对应的初始推力指令；

43、将所述初始推力指令结合所述母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据进行多层动态补偿修正，获得优化推力指令。

44、可选地，在本技术所述的一种多拖轮协同推力智能分配与补偿系统中，所述获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据，包括：

45、获取多源工况记录数据，包括多拖轮编队记录数据、母船记录数据、港区环境记录数据和船舶设备记录数据；

46、所述多拖轮编队记录数据包括实时位姿、实时航速、拖轮相对间距和拖轮相对航速；

47、所述母船记录数据包括母船吨位、母船加速度、母船实时转向角速度、船舶横向漂移量和目标航迹序列数据；

48、所述港区环境记录数据包括实时水深和实时风场数据；

49、所述船舶设备记录数据包括推进器输出扭矩和拖缆实时张力。

50、可选地，在本技术所述的一种多拖轮协同推力智能分配与补偿系统中，所述根据所述母船记录数据和港区环境记录数据通过分层模型预测控制分析处理，获得纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩，包括：

51、将所述实时水深进行水深均值滤波处理，获得有效基准水深，并与预设基准水深阈值进行对比，根据阈值对比结果确定动态淤泥浅水阻力系数；

52、将所述实时风场数据进行分解处理，获得纵向风扰力、横向风扰力和艏摇扰力矩；

53、根据所述母船吨位构建母船等效惯性矩阵，结合所述母船加速度和母船实时转向角速度进行矩阵运算，获得惯性力和惯性力矩；

54、根据所述目标航迹序列数据对航路点进行三阶平滑插值，生成等时间间隔的参考轨迹点集；

55、通过预设港区潮汐实时数据库获取纵向水流速度和横向水流速度结合所述实时航速进行分析处理，获得水流纵向扰力和水流横向侧漂扰力；

56、将所述动态淤泥浅水阻力系数嵌入预设拖曳编队动力学模型进行模型修正，将纵向风扰力、横向风扰力、艏摇扰力矩、惯性力、惯性力矩、水流纵向扰力、水流横向侧漂扰力作为外部时变扰动项加载至动力学方程，以参考轨迹点集为跟踪基准构建带能耗权重的轨迹跟踪代价函数，并加载预设航道几何、预设推力极值和预设港区限速约束，采用序列二次规划对上层轨迹跟踪mpc滚动优化求解，输出多拖轮编队的纵向总期望推力、横向总期望推力和艏摇总期望力矩。

57、由上可知，本技术提供的一种多拖轮协同推力智能分配与补偿方法及系统，通过构建分层mpc和二次规划推力分配架构，集成浅水阻力动态补偿、尾流干扰耦合补偿、横风前馈补偿、推进器积泥损耗补偿和母船惯性自适应补偿，从而实现了多拖轮协同推力智能分配与补偿。

58、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。