Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Điều khiển tối ưu toàn cục hệ thống định vị động tàu thủy DP dựa trên giải thuật di truyền GA

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:158

Thêm vào BST

Báo xấu

24
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Điều khiển tối ưu toàn cục hệ thống định vị động tàu thủy DP dựa trên giải thuật di truyền GA" trình bày các nội dung chính sau: Mô hình hóa hệ thống định vị động tàu thủy; Khảo sát hệ thống định vị động tàu thủy với kỹ thuật điều khiển mờ; Giải pháp điều khiển phi tuyến hệ thống định vị động tàu thủy dựa trên kỹ thuật mờ; Điều khiển tối ưu bền vững hệ thống định vị động tàu thủy dựa trên giải thuật di truyền.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Điều khiển tối ưu toàn cục hệ thống định vị động tàu thủy DP dựa trên giải thuật di truyền GA

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH ĐỖ VIỆT DŨNG ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU TOÀN CỤC HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY DP DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GA Ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP. Hồ Chí Minh-2022
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH ĐỖ VIỆT DŨNG ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU TOÀN CỤC HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY DP DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GA Ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS.TS. Đặng Xuân Kiên TP Hồ Chí Minh-2022
iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ với đề tài: “Điều khiển tối ưu toàn cục hệ thống định vị động tàu thủy DP dựa trên giải thuật di truyền GA” là công trình khoa học do chính tôi nghiên cứu độc lập. Các kết luận và kết quả trình bày trong luận án mang tính trung thực, không thực hiện sao chép dưới bất kỳ hình thức nào và từ bất kỳ nguồn tài liệu nào. Nội dung tham khảo từ các tài liệu đều đã được trích dẫn, và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng theo quy định. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 6 năm 2022 Tác giả luận án Đỗ Việt Dũng
iv LỜI CÁM ƠN Tôi xin chân thành cám ơn Thầy hướng dẫn, PGS.TS Đặng Xuân Kiên, đã tận tình, đã dành rất nhiều tâm sức và thời gian hướng dẫn, đóng góp những ý kiến quý giá cho tôi trong suốt quá trình thực hiện Luận án. Cám ơn Thầy đã luôn đồng hành, chia sẻ những khó khăn với Tôi khi thực hiện Luận án. Thầy là tấm gương để Tôi phấn đấu trên con đường nghiên cứu khoa học. Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Đào tạo Sau Đại học, Khoa Điện - ĐTVT, và các Phòng ban chức năng đã tạo hỗ trợ và giúp tôi thời gian học tập tại Trường. Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Cao đẳng Công nghệ cao Đồng An, các đồng nghiệp tại Khoa Công nghệ điện Trường Cao đẳng Công nghệ cao Đồng An, các nhà khoa học, các chuyên gia đã cho những ý kiến đóng góp giúp tôi hoàn thành luận án. Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn tới Bố mẹ và gia đình nhỏ của tôi. Đã dành tình yêu thương, luôn hy sinh thầm lặng, và động viên giúp tôi vượt qua thử thách để hoàn thành luận án. Tuy đã nỗ lực và cố gắng trong quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận án của mình, nhưng còn hạn chế kinh nghiệm, hạn chế kiến thức, và thời gian nên luận án vẫn tồn tại sai sót. Nên tôi rất mong muốn nhận được những góp ý quý giá từ nhà khoa học cũng như bạn đọc nhằm chỉnh sửa hoàn thành luận án tốt nhất và tiếp tục nghiên cứu sau này. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 6 năm 2022 Tác giả luận án Đỗ Việt Dũng
v TÓM TẮT Giao thông vận tải biển ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế đất nước cũng như lĩnh vực liên quan khai thác và thăm dò dầu khí. Điều kiện thời tiết và vùng hoạt động ở các đại dương luôn biến đổi, tiềm ẩn nhiều rủi ro, điều này đặt ra thách thức lớn cho vận hành và khai thác các phương tiện hàng hải. Tàu thủy, đặc biệt là tàu dịch vụ, khi sử dụng hệ thống định vị động (DPs) sẽ đem lại độ chính xác và hiệu quả cao hơn so với các hệ thống lái loại khác khi định vị trí trên biển, do DPs có khả năng điều động tàu cơ động và dễ dàng thay đổi và duy trì tọa độ tàu mà không yêu cầu các hệ thống phụ trợ khác như neo, không phụ thuộc độ sâu nước biển, cũng như không bị giới hạn bởi địa hình đáy biển. Thực tế, việc nâng cao chất lượng điều khiển trong điều động, neo đậu và định vị trí tàu thủy không phải là nhiệm vụ dễ dàng (do các giới hạn như độ sâu vùng biển, thời gian và chế độ làm việc, và điều kiện thời tiết biển), nên việc tăng cường khả năng tự thích nghi cho hệ thống điều khiển tàu thủy vận hành trong các môi trường biến đổi, đồng thời đảm bảo an toàn, và tiết kiệm chi phí khai thác là nhiệm vụ cấp thiết. Bên cạch đó, việc áp dụng các công nghệ tiên tiến kết hợp các lý thuyết điều khiển thông minh sẽ giúp DPs thích ứng tốt hơn với các sai số gây bởi nhiễu nội tại và nhiễu ngoại vi, sai số mô hình, các tính chất phi tuyến khác của hệ thống, qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động của tàu trong các chế độ làm việc. Thông qua khảo sát các thế hệ DPs, các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, phân tích tình hình ứng dụng công nghệ và học thuật liên quan, có thể thấy các nghiên cứu về DPs đang được phát triển theo xu thế sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa điều khiển nhằm đảm bảo an toàn, tiết kiệm năng lượng, nâng cao độ chính xác và ổn định bền vững cho hệ thống. Từ đó, luận án đặt vấn đề nghiên cứu “Điều khiển tối ưu toàn cục hệ thống định vị động tàu thủy DP dựa trên giải thuật di truyền GA” nhằm giải quyết các luận điểm có nội dung như sau: a) Phân tích, tổng hợp đánh giá và nhận dạng sai lệch giữa mô hình lý tưởng và mô hình thực tế DPs trong quá trình điều khiển, đặc biệt xem xét tới ảnh hưởng của tác động nhiễu môi trường, sai số của tham số và mô hình, cùng với các ảnh hưởng không mong muốn khác; b) Dựa trên nền tảng kỹ thuật mờ, đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng đáp ứng cho DPs bằng cách xác định bộ tham số điều khiển tối ưu, cũng như tối ưu hóa cấu trúc bộ điều khiển với giải thuật mờ thích nghi tương tác và mờ đa tầng;
vi c) Đề xuất giải pháp điều khiển tối ưu bền vững nhằm không những thích nghi được sai số mô hình và sai số tham số, tối ưu hóa cấu trúc điều khiển mà còn đảm bảo tính ổn định bền vững cho DPs trong chế độ làm việc định vị. Để thực hiện các mục tiêu trên, đầu tiên luận án tiến hành phân tích tổng quan các giải pháp xử lý sai số và các kỹ thuật hiện đại trong điều khiển chuyển động tàu thủy. Từ đó, xác định được các khó khăn trong nghiên cứu điều khiển chuyển động tàu thủy chủ yếu gây bởi các ảnh hưởng, tác động không mong muốn đến con tàu, cơ bản bao gồm: sóng, gió, dòng chảy, dao động tần số cao, các sai số mô hình và tham số là các nguyên nhân chính gây ra sự phi tuyến cho đối tượng điều khiển. Tiếp theo, đề xuất giải thuật mờ đa tầng, bước đầu giúp hệ thống mềm hóa và thích ứng hơn trong điều khiển, với số lượng hàm liên thuộc tăng lên theo số tầng mờ, qua đó tăng khả năng tối ưu của hệ thống. Mặt khác, thông qua phân tích mô hình hóa chuyển động của hệ DP, luận án xây dựng bài toán tối ưu hóa cấu trúc điều khiển cho DPs với giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO), và mở rộng khảo sát trong các điều kiện làm việc, thu thập các kết quả bằng mô phỏng đã cho thấy sự khả thi. Cũng trong hướng nghiên cứu này, luận án đề xuất và triển khai giải thuật di truyền (GA) nhằm tối ưu hóa cấu trúc điều khiển thích nghi mờ, tiếp tục thử nghiệm mô phỏng trong các điều kiện giả lập về thời tiết và sai số, kết quả thu được khả quan và cũng là tiền đề cho việc phát triển giải thuật trọng tâm của luận án. Cuối cùng, nhằm giúp hệ thống gia tăng sự bền vững, luận án đề xuất và phát triển giải pháp toàn diện hơn với mô hình điều khiển thích nghi bền vững cho DPs dựa trên giải thuật tối ưu GA. Về mặt lý thuyết, bộ điều khiển đề xuất với các ràng buộc được chứng minh ổn định tiệm cận với tiêu chuẩn Lyapunov. Về kiểm nghiệm giải thuật trên mô phỏng Matlab, kết quả cho thấy đáp ứng của hệ thống đảm bảo tính ổn định bền vững trong hầu hết các trường hợp với các điều kiện thời tiết khác nhau. Liên quan đến thử nghiệm nhằm kiểm chứng lý thuyết và hướng tới áp dụng giải thuật đề xuất vào thực tế, luận án tiến hành xây dựng mô hình vật lý theo mô hình tàu Happy Hunter, một dạng tàu dịch vụ với hệ thống truyền động 3 chân vịt. Trung tâm điều khiển nhúng trên Matlab thông qua vi xử lý DSP F28379D. Bộ xử lý trung tâm nhận giá trị vị trí và hướng đặt tàu, đọc vị trí và hướng thực tế của tàu, căn cứ đưa ra lệnh điều khiển hệ thống động lực tàu đưa tàu đến điểm đặt. Quá trình thu nhận và truyền dữ liệu trong mạng cảm biến sử dụng giao tiếp không dây. Kết quả thử nghiệm bước đầu thành công với giải thuật mờ đa tầng và tương tác. Bộ điều khiển mờ thích nghi bền vững dựa trên giải
vii thuật GA còn đang trong quá trình thử nghiệm. Giới hạn về tốc độ xử lý của DSP F28379D chính là một nhược điểm khi hệ thống chạy cùng lúc nhiều giải thuật tốn thời gian xử lý như GA và PSO. Các nghiên cứu thực nghiệm cần triển khai trong các bể thử tiêu chuẩn để thu được kết quả chính xác tin cậy, cũng là hướng nghiên cứu phát triển ứng dụng của luận án. Từ khóa—điều khiển thích nghi, hệ thống định vị động, giải thuật di truyền, tác động không mong muốn, sai số phi tuyến, thích nghi bền vững, tham số điều khiển tối ưu, tiêu chuẩn đánh giá Lyapunov.
viii ABSTRACT Marine transportation is becoming increasingly significant in the country's economic development, also in the fields of oil and gas exploration and production. Weather conditions and operating locations in the oceans are changing all the time, creating numerous risks that make the operation and exploitation of marine vehicles extremely difficult. Because the DP can maneuver vessels, easily change and maintain vessel coordinates without requiring other auxiliary systems such as anchors, regardless of sea depth, and is not limited by seabed topography. However, the vessels, especially service vessels, using dynamic positioning systems (DP) intention obtain higher accuracy and efficiency than other types of steering systems when positioning at sea. Enhancing the quality of vessel maneuvering, mooring, and positioning control is a difficult challenge (due to limitations such as sea depth, time and working mode, and controllability). Increasing the self-adaptability of the vessel's control system to function in changing positions, while guaranteeing safety and lowering operating costs, is a critical challenge. Furthermore, by merging advanced technologies with intelligent control theories, the DP system will be able to better respond to errors caused by internal and external noise, model errors, and other nonlinear system properties, hence increasing the vessel's performance in operating modes. It can be noted that DP studies are being produced in accordance with the trend of applying DPs by surveying generations of DPs, domestic and international research, and evaluating important academic and technical application conditions. Artificial intelligence in control optimization to ensure system safety, energy savings, improved accuracy, and long-term stability. Therefore, the thesis poses the research issue " The overall optimization control for the vessel dynamic positioning DP system based on the genetic algorithm GA" to address the following points: a) Analyze, synthesize, evaluate, and identify deviations between the ideal model and the actual model of the DP system during the control process, taking into account the influence of environmental disturbances, parameter and model error, and other undesirable effects; b) Propose solutions to improve DP system response quality by determining the optimal set of control parameters, as well as optimizing DP system based on Fuzzy technical foundation. multilayer fuzzy and interactive fuzzy; c) Proposing a solution of robust optimal control to not only adapt the model and parameter
ix error, optimize the control structure but also ensure the performance of robust stability for the DP system. To achieve the aforementioned goals, the thesis first performs an overview analysis of error handling solutions and modern ship motion control techniques. The problems in studying ship motion control were recognized as a result of these factors, which are primarily produced by undesirable influences and impacts on the vessel, such as waves, wind, currents, and frequency oscillations. The main reasons for the nonlinearity of the control object are model and parameter errors. Next, a multi-layer fuzzy algorithm is proposed, which initially assists the system is becoming softer and more adaptive in control, well with the number of membership functions increasing as the number of fuzzy layers rises, hence improving the system's optimization capabilities. The thesis, on the other hand, develops the problem of optimizing the control structure for the DP system using the Particle Swarm Optimization method (PSO) and expands the study under working conditions, gathering results by simulation has proved the feasibility. Also, in this research direction, the thesis develops and implements a genetic algorithm (GA) to optimize the fuzzy adaptive control structure, as well as continuing to test the simulation under simulated weather and error situations. The collected findings are positive and serve as a foundation for the construction of the thesis' primary method. Finally, to help the system increase its robustness, the author proposes and develops a more comprehensive solution with a robust adaptive control model for DP based on the GA optimization algorithm. Theoretically, the proposed controller with constraints proven is stable asymptotically with the Lyapunov criterion. Regarding algorithm testing and simulating on Matlab software, the results show that the system's response ensures stable stability in most cases with different weather conditions. Related to the experiment to verify the theory and towards the application of the proposed algorithm in practice, the thesis builds a physical model according to the model of the Happy Hunter, a type of service vessel, with a propulsion system including 3 propellers. In this hardware, the central processor receives the position and direction of the vessel, feedbacks the actual position and direction of the ship, and issues command to control the vessel's propulsion system to bring the vessel to the setting position. The system uses an embedded control center on Matlab through DSP processor F28379D. The process of acquiring and transmitting data in a sensor network uses wireless communication. Initial
x successful test results with the multi-layer fuzzy and interactive fuzzy algorithms. The robust adaptive fuzzy controller based on the GA algorithm is still in the process of test. The limitation on the processing speed of DSP F28379D is a weakness when the system runs many time-consuming algorithms such as GA and PSO at the same time. Experimental studies need to be carried out in standard test tanks to obtain accurate and reliable results, which is also the direction of study and application development of the thesis. Keywords - adaptive control, dynamic positioning system, genetic algorithm, unexpected loads, nonlinear error, robust adaptive control.
xi MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN………………………………………………………………………... iii LỜI CÁM ƠN……………………………………………………………………………. iv TÓM TẮT………………………………………………………………………………… v ABSTRACT……………………………………………………………………………. viii MỤC LỤC…………………………………………………………………………….. xi DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT……………………………………... xiv DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ……………………………………………. xv DANH MỤC BẢNG………………………………………………………………… xviii MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………………. 1 1. Tính cấp thiết của đề tài………………………………………………………………1 2. Mục tiêu luận án……………………………………………………………………... 4 3. Phạm vi nghiên cứu………………………………………………………………….. 4 4. Kết quả nghiên cứu và ý nghĩa khoa học……………………………………………. 5 4.1. Kết quả nghiên cứu……………………………………………………………… 5 4.2. Ý nghĩa khoa học………………………………………………………………... 6 5. Bố cục luận án………………………………………………………………………. 6 CHƯƠNG 1. MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY…………….8 1.1. Hệ thống định vị động tàu thủy……………………………………………………. 8 1.1.1. Mô hình 6 bậc tự do………………………………………………………….. 11 1.1.2. Mô hình 3 Bậc tự do…………………………………………………………..14 1.1.3. Mô hình thiết bị đẩy………………………………………………………….. 16 1.2. Phân tích ảnh hưởng các tác động không mong muốn đến DPs…………………. 19 1.2.1. Tác động thành phần sóng…………………………………………………….20 1.2.2. Tác động thành phần gió tần số thấp…………………………………………. 21 1.2.3. Tác động thành phần dòng chảy………………………………………………22 1.2.4. Tác động thành phần sóng tần số cao…………………………………………22 1.2.5. Phân tích đặc điểm đặc trưng của vùng biển Việt Nam……………………… 23 1.3. Phân tích hiện trạng nghiên cứu điều khiển hệ thống định vị động……………… 25 1.4. Phân tích ưu nhược điểm của kỹ thuật điều khiển mờ ứng dụng cho DPs………. 29 1.5. Các vấn đề tồn tại trong điều khiển hệ thống định vị động………………………. 31 1.6. Tổng kết chương 1………………………………………………………………... 31 CHƯƠNG 2. KHẢO SÁT HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY VỚI KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN MỜ………………………………………………………………………. 33 2.1. Xu hướng nghiên cứu kỹ thuật mờ điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy….. 33 2.2. Tổng quan về kỹ thuật điều khiển mờ……………………………………………. 35 2.3. Điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy dựa trên kỹ thuật mờ………………... 41
xii 2.4. So sánh với kỹ thuật điều khiển tuyến tính………………………………………. 45 2.5. Đánh giá kết quả…………………………………………………………………. 45 2.6. Tổng kết chương 2……………………………………………………………….. 48 CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY DỰA TRÊN KỸ THUẬT MỜ…………………………………………… 49 3.1. Phân tích xu hướng nghiên cứu kỹ thuật điều khiển phi tuyến cho DPs tàu thủy... 49 3.2. Bài toán và giải pháp nhận dạng sai số mô hình hệ thống định vị động tàu thủy... 51 3.2.1. Bài toán sai số mô hình hệ thống định vị động tàu thủy…………………….. 51 3.2.2. Giải pháp nhận dạng sai số mô hình DPs sử dụng kỹ thuật điều khiển FAI…. 52 3.2.3. Đánh giá kết quả………………………………………………………………53 3.3. Bài toán và giải pháp tối ưu cấu trúc điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy... 55 3.3.1. Tổng quan về thuật toán tối ưu bầy đàn……………………………………… 55 3.3.2. Bài toán tối ưu cấu trúc điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy…………. 57 3.3.3. Giải pháp tối ưu cấu trúc điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy………... 58 3.3.4. Đánh giá kết quả………………………………………………………………60 3.4. Kết quả thực nghiệm………………………………………………………………64 3.5. Tổng kết chương 3………………………………………………………………... 68 CHƯƠNG 4. ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU BỀN VỮNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU THỦY DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN……………………………………… 70 4.1. Phân tích xu hướng nghiên cứu kỹ thuật điều khiển tối ưu bền vững cho DPs….. 70 4.2. Tổng quan giải thuật di truyền…………………………………………………….73 4.3. Điều khiển tối ưu hệ thống định vị động tàu thủy………………………………... 76 4.3.1. Bài toán tối ưu cấu trúc điều khiển phi tuyến hệ thống định vị động………... 76 4.3.2. Điều khiển tối ưu hệ thống định vị động tàu thủy sử dụng giải thuật GA…… 78 4.3.3. Đánh giá kết quả………………………………………………………………81 4.4. Tối ưu hóa cấu trúc điều khiển hệ thống định vị động tàu thủy…………………. 83 4.4.1. Tối ưu cấu trúc điều khiển hệ thống định vị động sử dụng MCF……………. 83 4.4.2. Mô đun điều khiển giám sát………………………………………………….. 87 4.4.3. Đánh giá kết quả………………………………………………………………88 4.5. Điều khiển tối ưu bền vững hệ thống định vị động tàu thủy…………………….. 91 4.5.1. Điều khiển thích nghi bền vững DPs tàu thủy dựa trên giải thuật tối ưu GA... 91 4.5.2. Đánh giá sự ổn định quá trình điều khiển hệ thống định vị động……………. 94 4.5.3. Đánh giá sự hội tụ giải thuật di truyền……………………………………….. 96 4.5.4. Đánh giá kết quả………………………………………………………………97 4.6. Tổng kết chương 4………………………………………………………………. 102 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT………………………………...103 CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ………………………………… 105 A. Tạp chí và Hội nghị quốc tế……………………………………………………….105 B. Tạp chí và Hội nghị trong nước…………………………………………………... 106 C. Đề tài khoa học cấp trường……………………………………………………….. 106
xiii D. Đề tài khoa học cấp bộ…………………………………………………………… 106 E. Sách và giáo trình………………………………………………………………….107 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………………... 108 PHỤ LỤC……………………………………………………………………………… 121 1. Tiêu chuẩn đánh giá ổn định……………………………………………………… 121 1.1. Phân tích ổn định dựa trên tiêu chuẩn Lyapunov……………………………... 121 1.2. Phân tích ổn định dựa trên thiết lập biến số và tiêu chí hội tụ………………... 121 2. Xây dựng mô hình thực nghiệm…………………………………………………... 122 2.1. Tính toán bố trí hệ thống mạng cảm biến không dây………………………….124 2.2. Chuyển đổi lực và mô men cho hệ thống thiết bị đẩy…………………………125 2.3. Cấu hình tổng thể hệ thống. ………………………………………………….. 126 2.4. Thiết kế và chỉnh định mô hình………………………………………………..128 2.5. Sơ đồ mạch điện điều khiển và xử lý tín hiệu………………………………… 129 2.5.1. Mạch điện điều khiển trung tâm……………………………………………. 129 2.5.2. Mạch truyền dữ liệu hệ thống cảm biến…………………………………….. 130 2.5.3. Mạch nhận dữ liệu hệ thống cảm biến……………………………………… 131 2.5.4. Mạch điện điều khiển và nhận dữ liệu hệ thống cảm biến trên tàu…………. 132 2.6. Kết quả thực nghiệm………………………………………………………….. 132 2.6.1. Thiết thập tham số điều khiển thực nghiệm………………………………… 132 2.6.2. Thử nghiệm thu nhận và xử lý dữ liệu vị trí di chuyển mô hình tàu………...135 2.6.3. Thử nghiệm định vị trí và hướng tàu sử dụng giải thuật điều khiển nhúng… 136 3. Bảng thông số các tàu dùng trong mô phỏng……………………………………... 138
xiv DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt DP Dynamic positioning Định vị động PSO Particle swarm optimization Giải thuật tối ưu bầy đàn GA Genetic algorithm Giải thuật di truyền UKF Unscented Kalman filter Bộ lọc Kalman phân tán PF Particle filter Bộ lọc hạt ACO Ant Colony Optimization Tối ưu đàn kiến ABCA Artificial bee colony algorithm Tối ưu bầy ong nhân tạo ITAE Integral time absolute error Tích phân sai số tuyệt đối PID Proportional Integral Derivative Tỷ lệ-Tích phân-Đạo hàm LQG Linear–quadratic–Gaussian Tuyến tính Gausian bậc hai KF Kalman filter Bộ lọc Kalman GPC Generalized predictive control Mô hình dự đoán tổng quát NNC Neural network control Điều khiển mạng nơ-ron EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng ANFIS Adaptive neuro fuzzy inference system Mờ nơ ron thích nghi BPA Back Propagation Algorithm Thuật toán lan truyền ngược MPC Model predictive control Điều khiển dự đoán Cerebellar Model Articulation Mô hình điều khiển cấu trúc tiểu CMAC Controller não CPU Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm IMO International Maritime Organization Tổ chức hàng hải quốc tế MFs Membership funtions Hàm liên thuộc FAI Fuzzy adaptive interactive Mờ thích nghi tương tác FPSO Fuzzy particle swarm optimization Mờ tối ưu bầy đàn AFC Adaptive fuzzy control Điều khiển thích nghi mờ MIMO Multi input multi output Hệ thống đa biến FLC Fuzzy logic control Điều khiển lô gíc mờ Adaptive fuzzy control using genetic Điều khiển thích nghi mờ sử dụng AFC-GA algorithm thuật toán di truyền LMI Linear matrix inequality Bất đẳng thức ma trận tuyến tính MCFC Multi cascade fuzzy control Điều khiển mờ đa tầng Robust adaptive fuzzy control using Điều khiển bền vững thích nghi RAFC-GA genetic algorithm mờ sử dụng thuật toán di truyền
xv DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ Trang Hình 1. Tổng quan hướng nghiên cứu đề xuất của luận án………………………………. 4 Hình 1.1. Sơ đồ tổng quan hệ thống điều khiển tàu thủy………………………………… 9 Hình 1.2. Hệ tọa độ tham chiếu cố định trái đất và tàu…………………………………. 15 Hình 1.3. Sơ đồ bố trí các thiết bị đẩy cho tàu dịch vụ…………………………………..18 Hình 1.4. Tình trạng bề mặt biển với các thành phần sóng……………………………... 20 Hình 1.5. Bề mặt thềm lục địa vùng biển Việt Nam [51] ………………………………. 23 Hình 1.6. Tác động môi trường tháng 7………………………………………………… 25 Hình 1.7. Tác động môi trường tháng 8………………………………………………….25 Hình 1.8. Tác động môi trường tháng 9………………………………………………….25 Hình 1.9. Tác động môi trường tháng 10……………………………………………….. 25 Hình 1.10. Hệ thống điều khiển DP có nhận dạng và ước lượng tác động môi trường… 27 Hình 1.11. Sơ đồ khối đơn giản của bộ điều khiển MPC cho DPs tàu thủy…………….. 28 Hình 1.12. Sơ đồ khối của kỹ thuật điều khiển mờ cho DPs……………………………. 30 Hình 2.1. Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ…………………………………… 36 Hình 2.2. Mối quan hệ vào/ra bộ điều điều khiển DPs theo phương tịnh tiến………….. 43 Hình 2.3. Mối quan hệ vào/ra bộ điều điều khiển DPs theo phương dạt ngang………… 43 Hình 2.4. Mối quan hệ vào/ra bộ điều điều khiển DPs theo phương quay trở………….. 43 Hình 2.5. Sơ đồ nguyên lý điều khiển bộ đẩy phương vị……………………………….. 44 Hình 2.6. Sơ đồ tổng quan bộ điều khiển DPs tàu thủy sử dụng kỹ thuật mờ………….. 44 Hình 2.7. Kiểm nghiệm giải pháp điều khiển mờ cho DPs trên phần mềm Matlab…….. 46 Hình 2.8. Kết quả điều khiển tàu từ điểm [0m, 0m, 00] đến điểm đặt [5m, 25m, 200]….46 Hình 2.9. Kết quả điều khiển tàu từ điểm [0m, 0m, 00] đến điểm đặt [3m, 20m, 150]….47 Hình 3.1. Sơ đồ mô hình điều khiển mờ thích nghi tương tác cho DPs………………… 53 Hình 3.2. Kết quả mô phỏng với tác động môi trường cấp 3…………………………... 54 Hình 3.3. Sự cập nhật lại vị trí của một cá thể trong đàn theo PSO…………………….. 55 Hình 3.4. Lưu đồ hoạt động thuật toán tối ưu bầy đàn………………………………….. 56 Hình 3.5. Giá trị tập mờ của hàm liên thuộc được hiệu chỉnh tối ưu bởi hệ số λ……….. 59 Hình 3.6. Sơ đồ minh họa giải pháp FPSO điều khiển DPs…………………………….. 59 Hình 3.7. Kết quả mô phỏng trường hợp 1. …………………………………………….. 62 Hình 3.8. Kết quả mô phỏng trường hợp 2. …………………………………………….. 63 Hình 3.9. Sơ đồ bộ điều khiển FAI nhúng cho mô hình tàu thực nghiệm………………. 64 Hình 3.10. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng x trong trường hợp thực nghiệm 1…… 65 Hình 3.11. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng y trong trường hợp thực nghiệm 1…… 65 Hình 3.12. Hướng đi thực tế của tàu trong trường hợp thực nghiệm 1…………………. 65 Hình 3.13. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng x trong trường hợp thực nghiệm 2…… 66 Hình 3.14. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng y trong trường hợp thực nghiệm 2…… 66 Hình 3.15. Hướng đi thực nghiệm của tàu trong trường hợp thực nghiệm 2…………… 66 Hình 3.16. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng x trong trường hợp thực nghiệm 3…… 67
xvi Hình 3.17. Vị trí di chuyển tàu trong mặt phẳng y trong trường hợp thực nghiệm 3…… 67 Hình 3.18. Hướng đi thực nghiệm của tàu trong trường hợp thực nghiệm 3…………… 67 Hình 3.19. Biểu đồ diễn giải mối quan hệ giữa vị trí thực tế và lực tác động tàu………. 68 Hình 4.1. Lưu đồ tiến hóa của giải thuật tối ưu GA…………………………………….. 74 Hình 4.2. Hoạt động chọn lọc của giải thuật tối ưu GA………………………………… 75 Hình 4.3. Hoạt động lai chéo của giải thuật tối ưu GA…………………………………. 75 Hình 4.4. Hoạt động đột biến của giải thuật tối ưu GA…………………………………. 75 Hình 4.5. Sơ đồ tổng quát tối ưu bộ điều khiển thích nghi mờ dựa trên GA…………… 76 Hình 4.6. Sơ đồ quá trình tối ưu hóa MFs với giải thuật GA…………………………… 76 Hình 4.7. Thiết lập kiểu gen cho MFs trong giải thuật GA……………………………... 79 Hình 4.8. Quỹ đạo di chuyển tàu trong mặt phẳng xy…………………………………... 82 Hình 4.9. Tác động môi trường (τwave, τwind, τcurrent) ……………………………. 82 Hình 4.10. Vị trí thực (x, y) và hướng ψ của tàu………………………………………... 82 Hình 4.11. Cấu trúc mô đun giám sát cho mô hình điều khiển mờ đa tầng…………….. 87 Hình 4.12. Mô hình điều khiển tối ưu mờ đa tầng cho hệ thống DP tàu thủy…………... 88 Hình 4.13. Kết quả mô phỏng trường hợp 1. …………………………………………… 89 Hình 4.14. Kết quả mô phỏng trường hợp 2…………………………………………….. 90 Hình 4.15. Cấu trúc bộ điều khiển bền vững thích nghi mờ dựa trên giải thuật GA……. 91 Hình 4.16. Giá trị tập mờ của MFs hiệu chỉnh bằng thuật toán di truyền bền vững……. 95 Hình 4.17. Mô tả hiệu suất hội tụ của giải thuật GA……………………………………. 96 Hình 4.18. Kết quả mô phỏng trường hợp 1. …………………………………………… 99 Hình 4.19. Kết quả mô phỏng trường hợp 2. ………………………………………….. 100 Hình PL2.1. Mô hình thực nghiệm tàu CybershipIII [142] …………………………… 123 Hình PL2.2. Mô hình thực nghiệm hệ thống định vị động DP………………………… 123 Hình PL2.3. Sơ đồ bố trí mạng cảm biến LiDAR xác định vị trí tàu………………….. 124 Hình PL2.4. Mô tả cảm biến định vị tọa độ vị trí tàu trong công tác cập thân giàn…… 125 Hình PL2.5. Mô hình tàu dự kiến thử nghiệm trong luận án…………………………... 127 Hình PL2.6. Sơ đồ tổng thể chế độ điều khiển tay tàu thực nghiệm trong luận án……. 127 Hình PL2.7. Bộ điều khiển trung tâm dùng để truyền nhận không dây và giải mã…….128 Hình PL2.8. Kết cấu vỏ mô hình tàu Happy hunter…………………………………… 128 Hình PL2.9. Bộ máy lái và kết cấu chân vịt chính…………………………………….. 128 Hình PL2.10. Mô tả thiết kế và chế tạo mạch điện điều khiển trung tâm……………... 129 Hình PL2.11. Mô tả thiết kế và chế tạo mạch truyền dữ liệu hệ thống cảm biến……… 130 Hình PL2.12. Mô tả thiết kế và chế tạo mạch nhận dữ liệu hệ thống cảm biến……….. 131 Hình PL2.13. Mô tả kết nối cảm biến LiDAR với board điều khiển…………………...132 Hình PL2.14. Mô tả kết nối Board điều khiển chân vịt và bánh lái…………………… 132 Hình PL2.15. Khối giải mã tín hiệu vị trí hoạt động của mô hình tàu………………… 132 Hình PL2.16. Mã code chuyển đổi dữ liệu tín hiệu vị trí tàu………………………….. 133 Hình PL2.17. Khối điều khiển động cơ chân vịt đẩy chính…………………………….133 Hình PL2.18. Chuyển đổi tín hiệu điều khiển u sang giá trị xung ePWM…………….. 134 Hình PL2.19. Chương trình hiển thị và thu thập dữ liệu………………………………. 134 Hình PL2.20. Kết quả thử nghiệm trong trường hợp [0 m, 0 m, 0 độ]………………... 135
xvii Hình PL2.21. Kết quả thử nghiệm trong trường hợp [1.02 m, 1.06 m, 183 độ]……….. 136 Hình PL2.22. Chương trình nhận và xử lý tín hiệu cảm biến trên Matlab…………….. 136
xviii DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 1.1. Định nghĩa cơ cấu chấp hành và tham số điều khiển………………………… 18 Bảng 1.2. Tổng hợp số liệu các yếu tố tác động vùng biển Việt Nam tháng 7, 8, 9 ,10…24 Bảng 2.1. Tóm tắt đóng góp và nội dung công việc thực hiện chương 2……………….. 35 Bảng 2.2. Tổng hợp luật hợp thành bộ điều khiển DPs theo phương tịnh tiến…………..43 Bảng 2.3. Tổng hợp luật hợp thành bộ điều khiển DPs theo phương dạt ngang………... 43 Bảng 2.4. Tổng hợp luật hợp thành bộ điều khiển DPs theo phương quay trở…………. 43 Bảng 2.5. Độ lợi các thông số Kp, Ki, và Kd theo phương pháp Ziegler-Nichols……… 45 Bảng 2.6. Tổng hợp kết quả mô phỏng DPs sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ………….. 48 Bảng 3.1. Tóm tắt đóng góp và nội dung công việc thực hiện chương 3……………….. 51 Bảng 3.2. Tổng hợp luật hợp thành của bộ chỉnh định hệ số ∆U………………………...53 Bảng 3.3. Tổng hợp các kết quả điều khiển DPs từ cấp 1 đến cấp 3……………………. 54 Bảng 4.1. Tóm tắt đóng góp và nội dung công việc thực hiện chương 4……………….. 72 Bảng 4.2. Bảng so sánh các tham số quá trình tối ưu hóa DPs…………………………. 96 Bảng 4.3. Thiết lập thông số cho giải thuật di truyền…………………………………… 97 Bảng 4.4. So sánh đáp ứng các giải pháp tối ưu trong trường hợp mô phỏng 1………. 101 Bảng PL1. Thông số thực nghiệm bộ điều khiển FAI so sánh với PID……………….. 135 Bảng PL2.2. Thống kê số liệu thử nghiệm hệ thống DP thực nghiệm………………… 137
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Nhu cầu các nguồn tài nguyên ngoài khơi xa và kinh tế thương mại hàng hải ngày càng gia tăng trên thế giới. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ trong khai thác phương tiện hàng hải nên việc điều khiển chuyển động tàu thủy ngày càng đòi hỏi độ chính xác cao hơn cho nhiều loại tàu có kích cỡ lớn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Một trong các nhiệm vụ quan trọng là điều động tàu thực hiện các công việc như rải cáp ngầm, lai dắt, và lắp đặt tua bin gió. Nhưng đảm bảo chất lượng tác vụ định vị trí tàu bị giới hạn bởi các yếu tố của hoạt động như độ sâu vùng biển, thời gian làm việc, tác động môi trường, và điều kiện đặc trưng vùng biển. Có ba giải pháp chính để định vị trí tàu đó là sử dụng hệ thống neo, lái tay và hệ thống định vị động (DPs - Dynammic positioning system). Mỗi giải pháp đều mang những ưu điểm riêng, trong đó sử dụng DPs mang tính khả thi cao nhất do khả năng cơ động giúp tàu dễ dàng dịch chuyển vị trí trong điều động. Hơn nữa DPs cũng có khả năng duy trì vị trí tàu không cần sử dụng hệ thống neo, không phụ thuộc vào độ sâu vùng biển, và không bị giới hạn bởi sự cản trở đáy biển. Ứng dụng của DPs ngày càng mở rộng cho nhiều loại tàu như tàu chở hàng, tàu hành khách, tàu quân sự, và tàu dịch vụ nhằm cải thiện khả năng điều khiển và xử lý các nhiệm vụ trên biển. DPs điều khiển tàu chuyển động trong mặt phẳng ngang theo phương tịnh tiến, dạt ngang và quay trở dựa trên hệ động lực đẩy tàu gồm chân vịt đẩy, bánh lái, và chân vịt mũi hoặc ống đạo lưu. Hệ thống điều khiển DPs tính toán các giá trị lực phù hợp cho hệ động lực đẩy tàu để điều chỉnh sai số, giúp tàu giữ hướng, ổn định vị trí, đặc biệt giúp tàu không bị cuốn đi bởi những ảnh hưởng của sóng và gió. Đối với các tàu không trang bị DPs khi đi vào những vùng nước sâu luôn có nguy cơ va chạm với tàu khác do chuyển động tự nhiên của sóng và gió cũng như có thể di chuyển chệch hướng do tác động yếu tố môi trường. Nếu các tàu khoan đi vào những vùng nước sâu nhất để khai thác, nơi các yếu tố môi trường có xu hướng biến đổi theo thời gian nếu sử dụng hệ thống neo tàu để định vị trí thì không mang lại hiệu quả. Do đó, DPs đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả điều khiển định vị trí tàu và dịch chuyển tàu ở tốc độ thấp [1]. Định vị trí tàu được thực hiện bởi cơ cấu lái kết hợp hệ thống thiết bị đẩy tàu nên các lực thành phần môi trường tác động lên hệ động lực đẩy tàu sẽ làm sai lệch vị trí tàu
2 [2]. Môi trường biển luôn tồn tại nhiều lực thành phần không xác định ảnh hưởng đến hoạt động của phương tiện hàng hải, trong đó sóng, gió, và dòng chảy là 3 lực thành phần chính tác động đến chuyển động tàu. Trong mỗi điều kiện thời tiết thì các yếu tố môi trường cũng sẽ mang những tính chất riêng biệt, và dẫn đến đặc tính tác động đến chuyển động tàu cũng khác nhau [3]. Bên cạnh đó, thành phần sóng tần số cao cũng là tác nhân chính gây ra sai số tín hiệu phản hồi trong thiết bị đẩy tàu [4], cũng như tham số không chắc chắn trong quá trình điều khiển DPs [5]. Các sai số và tham số bất định này sẽ khiến cho cấu trúc DPs bị sai lệch tín hiệu đo lường hay xuất hiện lỗi hệ thống động lực đẩy tàu. Do những giới hạn vật lý nên các thiết bị đẩy tàu là bộ phận xảy ra nhiều sai số dẫn đến mất cân bằng thân tàu khi di chuyển [6]. Độ chính xác tín hiệu phản hồi của thiết bị đẩy tàu trong điều khiển vòng kín cũng giữ vai trò vô cùng quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng đáp ứng DPs [7]. Nên khi tàu hoạt động trong điều kiện thực tế có tác động các thành phần lực môi trường cũng như sự thay đổi tải trọng tàu thì các tín hiệu phản hồi của điều khiển vòng kín sẽ không có độ chính xác cao do xuất hiện nhiều tham số bất định [8]. Hơn nữa, sai số tín hiệu phát sinh trong quá trình truyền đến các thiết bị đẩy tàu cũng là nguyên nhân làm suy giảm rõ rệt chất lượng điều khiển [9]. Mỗi thiết bị đẩy tàu luôn có giới hạn làm việc nhất định nên các tác động không mong muốn sẽ làm gia tăng nguy cơ giá trị lực tác động vượt ngưỡng kiểm soát dẫn đến sai số thiết bị đẩy [10] hoặc làm cho thân tàu bị rung lắc [11]. Những khảo sát trên cho thấy sai số cấu trúc hệ thống điều khiển có tác động lớn đến quá trình vận hành DPs. Các tác động này khiến cho chất lượng đáp ứng DPs suy giảm cũng như làm phát sinh sai số phi tuyến cho quá trình điều khiển. Do đó nhu cầu phát triển các kỹ thuật điều khiển nhằm nhận dạng các sai số kết hợp cấu trúc điều khiển có tính ổn định trở lên cấp thiết trong quá trình vận hành DPs. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc tuyến tính hóa hệ phi tuyến, điều khiển bằng lý thuyết tuyến tính [10], nhận dạng các đại lượng phi tuyến [5-9], hoặc chuẩn đoán lỗi vận hành [6]. Khi tàu vận hành trong môi trường thực tế thì các đại lượng nhiễu động học biến đổi theo thời gian mang đến nhiều khó khăn cho quá trình điều khiển DPs do các biến phản hồi trạng thái bị sai lệch [12]-[13]. Nên thách thức lớn nhất trong việc cải thiện chất lượng điều khiển cho DPs tàu thủy chính là xử lý các sai số phi tuyến do các tác động không mong muốn gây ra [14]. Mặt khác, lỗi phát sinh trong quá trình điều khiển cũng là một thành phần ảnh hưởng không tốt đến hệ thống điều khiển DPs, dẫn đến chuyển động