船舶推力分配多步優(yōu)化算法研究.pdf

1、進入海洋經濟時代，各國對海洋資源的探索和開發(fā)逐漸擴展至深海區(qū)域，對海軍艦艇編隊協(xié)調、動力追蹤救援等新功能的要求日漸明確，船舶推力系統(tǒng)的工作性能受到了更高要求的挑戰(zhàn)。推力分配算法作為推力系統(tǒng)的核心，對于提高船舶海上作業(yè)控制精度、穩(wěn)定性和靈活性至關重要。傳統(tǒng)推力分配優(yōu)化算法按每秒固定步數(shù)運行，每次優(yōu)化相互獨立且只考慮一步時間內推進器狀態(tài)有限的變化范圍，缺乏對推進器緩慢動態(tài)特征的考慮，忽略了對推進器狀態(tài)長期的優(yōu)化，往往會導致能耗效率低下，機動

2、性下降。
　　本研究主要內容包括：⑴從推進器狀態(tài)變化緩慢的特征和限制出發(fā)，將推力分配視為一個多步決策過程進行研究，提出了基于遺傳算法和自適應動態(tài)規(guī)劃的推力分配多步優(yōu)化算法。首先通過遺傳算法獲取長期變化范圍內推進器狀態(tài)的全局最優(yōu)解，然后采用自適應動態(tài)規(guī)劃求解當前推進器狀態(tài)變化至最優(yōu)解的整個最優(yōu)多步決策序列，最后用該最優(yōu)決策序列逐步驅動推進器變化。⑵針對更大可行域帶來的多局部極值問題，分析了最優(yōu)推進器狀態(tài)分別對推力大小和推力角度的靈敏

3、度，并根據(jù)結論用偽逆算法改進了傳統(tǒng)變異算子，解決了傳統(tǒng)遺傳法收斂速度慢、種群多樣性退化迅速的問題，并加以自適應變異粒度改善局部搜索能力。仿真結果表明改進的遺傳算法效果良好，尤其是在數(shù)十秒的超大可行域下，所得全局最優(yōu)解明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的序列二次優(yōu)化算法。⑶針對多步決策過程的最優(yōu)化，建立了帶輸入飽和與終端約束的離散非線性最優(yōu)控制模型，然后研究了該類約束模型的HJB方程的構造和基于自適應動態(tài)規(guī)劃的求解方法，最后設計了自適應動態(tài)規(guī)劃模型中神經網(wǎng)絡的