一种半潜驳船动态调载方法及系统与流程

本发明涉及海洋工程与船舶自动控制，具体而言，涉及一种半潜驳船动态调载方法及系统。

背景技术：

1、半潜驳船作为海上重型装备运输与浮态作业的核心平台，广泛应用于大型预制构件、模块化结构及超大型设备的装卸与海上转运。其作业安全与效率高度依赖于船体浮态的精确控制，而压载水系统的调节是实现这一控制的关键手段。然而，现有半潜驳船的压载调载技术主要依赖于人工操作与经验判断，自动化、智能化水平严重不足，主要存在以下缺陷：

2、一、人工依赖性强；传统半潜驳的压载水调节多依赖人工经验进行操作，调载过程往往基于船员对船体吃水、纵横倾的主观判断，缺乏实时、精确的自动化控制，导致响应滞后。二、缺乏智能化调载系统；已有的半潜驳压载系统大多仅具备“分舱进排水”的基本功能，未能实现对整船浮态的全局优化。特别是在构件装载过程中，难以同时兼顾船体纵倾、横倾和整体稳性，存在安全隐患。三、潮汐影响未得到有效应对；在岸上装载阶段，受潮汐涨落影响，岸桥与半潜驳甲板之间的相对高度发生变化，若压载调节不及时，易导致装载效率降低，甚至出现装载中断或碰撞风险。现有系统往往忽略了潮汐因素，缺乏基于潮汐预测与实时反馈的自动补偿机制。四、缺乏自适应环境响应能力；面对复杂海况（如风浪流叠加作用），现有半潜驳系统只能进行有限度的人工修正，难以实现基于实时传感器数据与算法优化的主动调载，抗风险能力不足。因此，现有技术尚无法满足在复杂海洋环境下，半潜驳进行大型预制构件装载与运输过程中的动态稳定控制需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供了一种半潜驳船动态调载方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。

2、本技术具体是这样的：

3、第一方面，本发明提供一种半潜驳船动态调载方法，包括以下步骤：

4、s1.实时数据采集与状态计算：采集半潜驳船体浮态参数、各压载舱的水位以及外部环境参数；所述半潜驳船体浮态参数至少包括纵倾角、横倾角和吃水；所述外部环境参数至少包括风速、波浪高度、流速以及潮汐水位；基于所述采集的数据，实时计算半潜驳船体的稳性高度gm；

5、s2.静态规划：基于半潜驳船的舱容分布与重心数据、预制构件的重量与装载位置信息、以及当前所述各压载舱的水位，进行静态力矩平衡分析，计算得到一组理论压载水调节量；

6、s3.动态预测：基于潮汐预报模型获取未来时刻的预报潮汐水位，并将其与当前采集的潮汐水位作差，生成潮汐预测补偿量；

7、s4.模型预测优化：将所述理论压载水调节量作为初始值，以所述半潜驳船体的纵倾角、横倾角及由所述吃水计算得到的甲板高度作为当前状态输入，以所述潮汐预测补偿量及所述环境参数作为扰动输入，基于系统动态模型，采用模型预测控制算法进行在线滚动优化求解压载水调节量；

8、其中，所述优化求解过程以跟踪期望的半潜驳船体状态，并最小化控制动作变化为目标构建代价函数，并将压载舱容量约束、泵阀流量约束、稳性高度gm安全约束及姿态角安全约束转化为硬约束；

9、s5.最优控制执行：将s4步骤求解得到的最优压载水调节量序列，输出至压载水系统的执行机构。

10、进一步的，在s1步骤中，所述实时计算半潜驳船体的稳性高度gm，具体基于以下动态稳性模型进行计算：

11、

12、其中，i为水线面惯性矩，为排水体积，kg为船体重心高度；

13、所述动态稳性模型根据实时采集的所述半潜驳船体浮态参数、各压载舱的水位，动态计算并更新所述排水体积、水线面惯性矩i及重心高度kg。

14、进一步的，s2步骤中所述静态力矩平衡分析，以船体力矩全局平衡为约束条件进行求解；所述约束条件由以下平衡方程表达：

15、

16、其中，∑mload为预制构件装载引起的附加力矩，∑mballast为压载水分布产生的平衡力矩，∑mtide为因潮汐水位在半潜驳船体纵向或横向存在非均匀变化而产生的附加浮力补偿力矩；

17、通过求解该方程，初步计算在静态条件下各压载舱的理论压载水调节量。

18、进一步的，所述附加浮力补偿力矩∑mtide通过建立潮汐梯度水动力模型进行量化计算，具体包括：

19、将半潜驳船体水线面在纵向与横向上划分为多个计算网格区域，对于每个网格区域j，根据其面积aj及该网格区域因潮汐变化引起的局部水位变化δηj，计算该网格区域所受的附加垂直浮力：

20、

21、其中ρw为水密度，g为重力加速度；

22、每个附加垂直浮力δfj乘以其作用中心到船体参考点的相应力臂rj，得到该网格区域的附加力矩，对所有网格区域的附加力矩求和即得到所述附加浮力补偿力矩∑mtide，用以在静态规划中量化非均匀潮汐对船体力矩平衡的影响。

23、进一步的，所述模型预测控制算法基于以下离散状态空间模型进行系统行为预测：

24、

25、

26、其中，状态向量xk包含所述半潜驳船体的纵倾角、横倾角、甲板高度，控制输入向量uk为各压载舱的压载水调节量，扰动向量ωk包含所述潮汐预测补偿量及所述环境数据，输出向量yk包含被控的半潜驳船体状态参数，所述状态参数至少包括纵倾角、横倾角、甲板高度及稳性高度gm，a为状态转移矩阵，表征系统自身动态；b为控制输入矩阵，表征压载水调节量对系统状态的影响；e为扰动输入矩阵，表征环境及潮汐补偿扰动对系统的影响；c为输出矩阵。

27、进一步的，通过构造一个多目标优化函数作为所述代价函数j，以在满足多重硬约束的前提下协调控制性能；所述代价函数j采用标准二次型形式：

28、

29、其中，第一项惩罚输出y对未来期望参考轨迹yref的跟踪偏差，确保半潜驳船体的纵倾角、横倾角、甲板高度及稳性高度gm的控制精度；第二项惩罚控制输入u的变化量δu，确保压载水调节动作的平稳性，减小设备损耗；

30、k为当前时刻；np为预测时域长度，nc为控制时域长度，且nc≤np；yk+j|k为基于k时刻的状态与扰动信息所预测的k+j时刻的输出向量；为k+j时刻的输出期望参考向量；q为输出跟踪偏差的权重矩阵，用以权衡各输出分量的跟踪重要性；δuk+j|k=uk+j|k-uk+j-1|k，表示基于k时刻信息所预测的、在k+j时刻的压载水调节量相对于前一时刻的变化量；r为控制增量变化δu的权重矩阵，用以权衡控制动作的平稳性要求。

31、进一步的，所述硬约束具体包括：

32、(1)压载舱容量约束：对于第i个压载舱，其水量vi满足vi,min≤vi≤vi,max，其中vi,min和vi,max分别为该舱的允许最小和最大容量；

33、(2)泵阀流量约束：对于第i个压载舱，其单位时间内的压载水调节量的变化量|δui|≤δui,max，其中δui,max为该舱关联泵阀的最大允许流量；

34、(3)稳性高度gm安全约束：实时稳性高度gm值需满足gm≥gmmin，其中gmmin为预设的安全下限值；

35、(4)姿态角安全约束：纵倾角θ与横倾角φ需满足|θ|≤θmax且|φ|≤φmax，其中θmax和φmax为允许的最大姿态角。

36、进一步的，根据当前作业阶段，动态调整所述代价函数中权重矩阵q各分量的数值，以改变不同控制目标的优化优先级，其中：

37、在装载阶段，显著提高所述权重矩阵q中与甲板高度跟踪误差对应的权重分量，并依据所述潮汐预测补偿量动态更新所述甲板高度的期望参考值；

38、在运输阶段，显著提高权重矩阵q中与纵倾角、横倾角跟踪误差对应的权重分量；

39、在浮态作业阶段，显著提高权重矩阵q中与稳性高度gm跟踪误差对应的权重分量。

40、第二方面，本发明提供一种半潜驳船动态调载系统，所述系统包括：

41、传感器网络，包括：用于测量半潜驳船体纵倾角与横倾角的姿态传感器、用于测量船体吃水的压力传感器或测距传感器、设置于各压载舱内的液位传感器、以及用于测量风速、波浪高度、流速和潮汐水位的一组环境监测传感器；

42、数据处理与控制单元，通信连接至所述传感器网络，被配置为：

43、基于所述传感器网络采集的数据，实时计算船体的稳性高度gm；

44、基于所述半潜驳船的舱容分布与重心数据、预制构件的重量与装载位置信息以及当前所述各压载舱的水位，进行静态力矩平衡分析，计算得到理论压载水调节量；

45、基于潮汐预报模型与当前采集的潮汐水位，生成潮汐预测补偿量；

46、以所述理论压载水调节量为优化初始值，以当前所述半潜驳船体的纵倾角、横倾角、甲板高度、所述潮汐预测补偿量及所述环境参数为输入，基于系统动态模型，采用模型预测控制算法进行在线滚动优化，求解最优压载水调节量序列；

47、压载水执行机构，通信连接至所述数据处理与控制单元，用于接收并执行所述最优压载水调节量序列，所述压载水执行机构包括与各压载舱关联的泵、阀及管路。

48、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现半潜驳船动态调载方法。

49、相较于现有技术，本发明实施例达到了以下有益效果：

50、通过实时采集半潜驳船体浮态、各舱水位及外部环境参数，并采用模型预测控制算法进行在线滚动优化与自动执行，实现了压载水调节的快速、精准与自动化，彻底克服了人工依赖性强、响应滞后的缺陷；

51、通过建立静态力矩平衡方程并进行求解，能够在装载前进行全局预规划，再结合模型预测控制算法的动态优化，有效解决了难以同时兼顾纵倾、横倾与整体稳性的全局优化难题，消除了安全隐患；

52、通过将潮汐预报水位与实时水位作差生成前馈补偿量，并在静态规划中计入潮汐水位梯度产生的附加力矩，使系统能够主动、提前补偿潮汐变化对装载作业的影响，大幅提升了装载效率与对接安全性；

53、通过将舱容、流量、稳性高度及姿态角等关键安全限值转化为模型预测控制算法优化中的硬约束，并将风、浪、流等环境参数作为扰动输入，使系统能够在满足所有工程安全边界的前提下，智能抵抗复杂海况的扰动，显著增强了系统的自适应能力与抗风险能力。