陈 琦, 李格伦
(中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室, 沈阳 110016)
随着互联网技术的发展,国际数据通信量迅猛增加,对跨洋海底通信光缆的需求也急剧增加.海底光缆的造价非常昂贵,在铺设过程中必须保证安全性和高效性,因此海底电缆埋设技术成为了海洋工程领域重点研究的技术[1-2].海底光缆的埋设由布缆船完成[3],在海底光缆埋设作业中,埋缆机与拖曳绞车通过拖曳缆绳连接,拖曳缆绳上端连接拖曳绞车,下端连接埋缆机的牵引点.埋缆机在拖曳绞车的牵引下进行埋缆作业,在作业过程中需要对拖曳缆绳的张力进行控制.如果拖曳缆绳张力过大则会造成埋缆机侧翻或者损坏,而拖曳缆绳张力过低则会造成拖曳缆绳松弛,从而容易导致拖曳缆绳与需要埋设的光缆及埋缆机的脐带缆发生缠绕,造成光缆或者脐带缆损坏.由于传统的布缆船拖曳绞车控制系统智能化水平较低,控制精度差,拖曳绞车主要依赖人工操作,不仅影响了布缆作业的效率,也增加了因人员疲劳而引起事故,所以对于新型布缆船,亟需研发具备更加先进的恒张力控制功能和自动排缆功能的拖曳绞车控制系统.
自动排缆系统能够有效提高缆绳寿命,是绞车控制系统重要的组成部件.传统的排缆机构抗干扰能力差,响应速度慢,文献[4]采用速度和力矩控制,实现了绞车减张力机构和排缆机构的速度同步,但是结构较为复杂.恒张力控制功能属于力的控制问题,力的控制是过程控制领域较为复杂的问题.对于张力的控制问题在冶金等领域的研究较多[5-7],针对船用绞车的张力控制研究成果相对较少,文献[8]设计了基于比例-积分-微分(PID)控制器的船舶辅助系泊系统,通过控制系泊缆绳张力来控制船舶系泊位置,但是没有考虑真实海洋环境下海浪等干扰因素.大功率船用拖曳绞车一般采用液压系统,液压系统存在大惯性、时变性等非线性因素,而且在恶劣海况下,绞车控制过程受到的干扰更为复杂,导致拖曳绞车恒张力控制更为复杂.尤其是针对布缆船这样的复杂系统,恒张力控制的研究与应用还不够成熟,控制系统普遍采用PID控制器,在恶劣海况下恒张力控制效果难以令人满意.
本文以中国科学院沈阳自动化研究所最新研制的布缆船拖曳绞车的控制系统为研究对象,将基于工业以太网技术的工业控制系统应用于布缆船拖曳绞车控制,实现了数据的实时传输,并开发了自动排缆功能和恒张力控制功能,有效地提高了拖曳绞车控制效果和布缆作业的智能化水平.通过海上试验验证了设计的拖曳绞车控制系统能够适应恶劣海况,系统稳定可靠,自动排缆和恒张力功能能够满足海上布缆作业安全性和高效性的要求,对提高海洋工程技术具有实际意义.
传统的拖曳绞车系统采用单绞车结构,拖曳绞车对埋缆机进行拖曳作业时,拖曳缆绳的张力较大,导致单绞车会出现缆绳压层现象.因此本文设计的拖曳绞车采用双绞车结构:一个储缆绞车和一个拖曳绞车.如图1所示,储缆绞车用来储存拖曳缆绳,缆绳在拖曳绞车上多圈缠绕后通过过轮连接至埋缆机,拖曳绞车为双卷筒结构,卷筒上加工出多道平行绳槽,拖曳缆绳在绳槽内从一个卷筒跨绕到另一个卷筒,通过摩擦力产生拖曳埋缆机所需要的牵引力.这种双绞车结构将拖曳工作和缆绳收卷工作分开,能够有效提高拖曳缆绳的使用寿命.拖曳绞车在整个布缆施工作业过程中发挥着重要的作用,如果以手动操控方式完成整个操作过程,则其难度非常大,而且容易发生危险.因此必须设计一种实时性好、集成度高、智能化强的拖曳绞车控制系统.
图1 拖曳绞车系统组成示意图Fig.1 Schematic diagram of the towing winch system
拖曳绞车的自动控制功能对控制系统实时性要求很高,基于Windows或Linux的PC系统难以满足要求,可编程逻辑控制器(PLC)嵌入了一个具有专用处理器的实时操作系统,针对输入/输出(IO)端口的更新和采样、过程控制进行了优化,可以达到微秒级的实时性[9].因此本文设计的拖曳绞车控制系统采用了基于工业以太网的PLC,如图2所示,整个控制系统包括以下主要部分:主控制台单元节点、机侧控制台单元节点、甲板遥控盒单元节点、电动机启动柜单元节点、储缆绞车单元节点、拖曳绞车单元节点、液压站单元节点等.主控制台单元负责整个拖曳绞车系统的控制及人机界面显示,控制器运行着自动排缆和恒张力控制算法等系统主要功能,是整个控制系统的主站单元,触摸屏运行着人机界面,显示系统运行状态;其他单元节点均是从站单元,机侧控制台可以对储缆绞车和拖曳绞车进行手动操控;甲板遥控盒可以在甲板便携式移动,便于在甲板对埋缆机的布防回收操作;电动机启动柜单元主要负责电动机的启停控制;储缆绞车单元、拖曳绞车单元和液压站单元主要负责各自的传感器信号采集及执行机构控制.所有单元节点都是通过工业以太网进行连接,提高了信号传输的实时性和可靠性,对控制效果的提升起到了重要作用.
图2 拖曳绞车控制系统组成示意图Fig.2 Schematic diagram of the towing winch control system
为了增加缆绳的使用寿命,储缆绞车需要保证缆绳能在绞车卷筒上整齐排列,因此本文设计的储缆绞车增加了自动排缆功能.如图3所示,自动排缆系统由支撑光杠,驱动丝杠,导向轮,偏角检测装置,滑动体,液压马达等部件组成.缆绳穿过固定在滑动体上的导引轮缠绕在绞车卷筒上,缆绳在缠绕过程中进入导向轮的角度将发生偏转.此时,需要导向轮能够快速地跟随缆绳偏角进行运动,从而避免缆绳缠绕不整齐.因此在缆绳进入导向轮的入口处安装了偏角检测机构,缆绳穿过偏角检测装置后再进入导向轮.当偏角检测装置监测到缆绳与导向轮出现偏角时,控制器就会根据偏角控制液压马达转动方向和转速,液压马达驱动丝杠带动滑动体横向移动,保证缆绳在收放过程中与导向轮保持零偏角,使缆绳在绞车卷筒上可以排列整齐,这样既保护了缆绳,又保护了导向轮.
图3 自动排缆系统组成示意图Fig.3 Schematic diagram of the automatic cable arrangement system
埋缆作业时,储缆绞车会在收缆和放缆状态下经常变换,缆绳的收放速度也会时刻变化.当收放缆绳速度较慢时,需要自动排缆系统平缓跟随绞车运动,避免排缆系统运动过快,导致系统超调,液压马达反复振荡,降低液压马达使用寿命.在恶劣海况下工作,缆绳的张力会受到海浪的影响突然增大,为了避免缆绳断裂,控制系统会控制绞车快速放缆,从而降低缆绳张力.由于缆绳放缆速度突然增加,滑动体会快速横向移动,从而带动缆绳偏角快速增加,这种问题在实际作业过程中会经常发生.这时需要自动排缆系统能够快速跟随绞车运动,避免缆绳偏角过大,导致缆绳排列不整齐,降低缆绳使用寿命,这对自动排缆控制系统的动态响应能力提出了很高的要求.PID控制器有着良好的动态响应能力,非常适合运动控制,因此本文设计的自动排缆控制器采用了增量PID控制,算法如下所示:
u(k)=u(k-1)+[1+Δe(k)/a]{KPΔe(k)+
KIe(k)+KD[Δe(k)-Δe(k-1)]}
(1)
式中:u(k)为液压马达控制量;e(k)为缆绳角度偏差值;Δe(k)为缆绳角度偏差变化率;a为动态调节系数;k为采样序号;KP为比例项系数;KI为积分项系数;KD为微分项系数.与常规PID不同的是,为了增加系统动态响应特性,本文设计的控制器增加了PID参数动态调节系数a,当缆绳角度偏差突然增大时,控制器输出较大的控制量,提高排缆系统的跟随速度;当缆绳角度偏差降低时,控制器输出较小的控制量,可抑制系统的超调,避免液压马达振荡.增加PID参数的动态调节能力可以在不影响系统稳定性的前提下,提高系统的响应性能,有效提高了缆绳使用寿命.控制系统结构如图4所示.
图4 自动排缆控制系统组成示意图Fig.4 Schematic diagram of the automatic cable arrangement system
本文设计的拖曳绞车采用双卷筒结构,如图5所示,拖曳缆绳一端经导向轮进入储缆绞车,另一端在拖曳绞车上缠绕多圈后经甲板过轮与埋缆机连接,2个绞车卷筒在4个液压马达驱动下转动,卷筒和拖曳缆绳之间的摩擦力产生拖动埋缆机的牵引力.
拖曳绞车由液压系统驱动,拖曳绞车液压系统的原理如图6所示,系统由液压泵、电控比例方向阀、4个液压马达和减速机组成.液压泵为液压回路提供一定压力和流量的油源,控制方式为负载敏感型液压泵系统,油源的压力随负载而变化.电控比例方向阀可以改变液压泵供给到液压马达的液压油流量,当电控比例方向阀的输入控制信号为正电压时,液压回路的液压油流动方向为A口出,B口回,当输入控制信号为负电压时,液压回路的液压油流动方向为B口出,A口回.液压油的流量基本上正比于阀的控制信号(±10 V),电压绝对值越大,比例阀阀芯开启量越大,通过液压马达的流量越大,马达的转动速度越快.
图5 拖曳绞车结构图Fig.5 Structure diagram of the towing winch
图6 液压系统结构图Fig.6 Structure diagram of the hydraulic system
拖曳绞车的液压系统是典型的非线性系统,比例方向阀的压力-流量系数会随着工作点和输入控制信号的变化而动态变化.油源的泄露导致的流量波动、油温的变化导致的液压油黏性变化以及管道对油压造成的损失都会导致系统具有滞后性、大惯量和参数时变的特性.为了研究拖曳绞车恒张力控制算法,首先要建立液压系统的数学模型,分析影响液压系统非线性特性的变量.通过在操作点对非线性项进行线性化处理得到比例阀流量方程:
ΔQL=KqΔXv+KcΔPL
(2)
式中:QL为比例方向阀的负载流量;Xv为比例方向阀的阀芯位移;PL为比例方向阀的负载压力;Kq为比例方向阀的流量增益;Kc为压力增益.
马达流量连续性方程表示通过液压马达的液压流量与马达排量及马达转速等参数之间的关系,其通常表示为
(3)
式中:Dm为液压马达排量;θm为液压马达转角;Ctm为总泄露系数;βe为有效容积弹性模量;Vt为总压缩体积;t为时间.
马达与负载的力平衡方程反映了马达转速受到负载的影响,其通常表示为
(4)
式中:Jt为液压马达和负载折算到马达轴上的总惯量;Bm为液压马达和负载的黏性阻尼系数;G为负载的扭转弹簧刚度;TL为作用在马达轴上的外负载.
上述微分方程组通过拉普拉斯变换后可以用传递函数来分析液压系统的动态特性.由式(2)~(4)可以得到阀控液压马达的3个拉普拉斯变换式:
QL=KqXv-KcPL
(5)
(6)
DmPL=Jts2θm+Bmsθm+Gθm+TL
(7)
由以上3个拉斯变换式可得出绞车转动的角速度与比例方向阀位移的传递函数G1(s)和绞车转动的角速度与负载转矩的传递函速G2(s):
(8)
(9)
式中:Kce为总流量-压力系数;Kce=Kc+Ctm;ωh为液压固有频率;ξh为液压阻尼比.
(10)
(11)
比例阀输入的控制电压Ue和比例阀位移Xv之间近似为线性比例关系,其传递函数为
Xv=KeUe
(12)
(13)
(14)
本文将拖曳缆绳看作是弹性系数恒定的刚体,根据胡克定律,缆绳受到的径向拉力F和缆绳弹性形变ΔL之间的关系式为
F=EAΔL/L
(15)
式中:A为缆绳横截面积;E为弹性模量;L为缆绳长度.负载转矩可以表示为
TL=FR
(16)
由以上各式可得出拖曳绞车恒张力控制系统的方框图如图7所示(FS为张力预设值).
图7 恒张力控制系统方框图Fig.7 Block diagram of the constant tension controller
上一代的恒张力绞车控制系统采用的是常规PID控制器,由于拖曳绞车的非线性特性,导致恶劣海况时控制效果差.模糊控制算法和常规 PID 结合的控制器被用在许多非线性、大滞后的系统,并取得了良好的控制效果[10-11].文献[12]提出了混合模糊P+ID控制器,用于解决具有非线性特性的机械臂控制,采用模糊控制项替代常规PID的比例项,保留了积分项和微分项,不仅提高了系统的鲁棒性,而且由于只有一个参数需要设计,简化了模糊控制器的设计,取得了良好的控制效果.本文针对拖曳绞车的特点,增加了自适应系数,设计了模糊自适应P+ID控制器.
增量型PID控制器可以表示为
Δu(k)=KP[e(k)-e(k-1)]+KIte(k)-
KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]/t
(17)
式中:e(k)和Δe(k)分别代表了系统误差和误差变化率;u(k)为控制系统的输出.常规PID控制器用在非线性控制对象时,难以达到理想的控制效果.
混合模糊P+ID控制器可以表示为
Δu(k)=h(k)+KIte(k)-
KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]/t
(18)
式中:KI和KD与常规PID控制器相同;h(k)为模糊P+ID控制器的输出,用于替代常规PID的比例项.对于拖曳绞车恒张力系统,张力预设值需要根据作业要求取不同的值,因此控制系统应该能够根据张力预设值的不同取值,进行控制变量的适度调整,从而提高系统的适应性.比例项对系统超调量、调节时间和控制精度的影响最大,因此本文在模糊P+ID控制器上增加了比例项自适应系数,可以根据张力设定值的不同,动态调整模糊控制器在整个控制系统中的权重,增强了控制器鲁棒性.模糊自适应 P+ID控制器如下:
Δu(k)=KFh(k)+KIte(k)-
KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]/t
(19)
式中:KF为自适应系数,取值主要与张力预设值FS相关,其表达式如下:
KF=0.25FS+12.5
(20)
模糊自适应P+ID控制器的闭环控制方框图如图8所示.
模糊控制器的输入量为拖曳缆绳预设张力和测量张力的差值及差值的变化率.误差e(k)、误差增量Δe(k)以及输出量h(k)的模糊集分别为[-30,30] kN、[-3,3] kN和[-1,1] V,为了简化隶属度函数MFs计算复杂度,将模糊集归一化为[-1,1].输入变量和输出变量由隶属度函数MFs(Neg, Zero, Pos)进行划分,Neg代表负值,Zero代表零,Pos代表正值.由于电控比例方向阀输入特性近似成比例,所以模糊域的划分采用均匀分布,如图9所示.
通过大量仿真和试验的研究,得到了恒张力绞车控制系统的规则库,如表1所示.
图8 模糊自适应P+ID控制器方框图Fig.8 Block diagram of the fuzzy adaptive P+ID controller
图9 模糊控制器隶属度函数Fig.9 Membership functions of the fuzzy controller
h(k)e(k)NegZeroPosNegNegNegZeroΔe(k)ZeroNegZeroPosPosZeroPosPos
例如规则“ife(k)=Pos,并且Δe(k)=Neg,那么h(k)=Zero”表示的是如果拖曳缆绳张力误差为正,则缆绳张力的测量值小于设定值,与此同时,缆绳误差变化率为负,则缆绳张力变化的趋势是逼近设定值,那么如果绞车处于收缆状态,则绞车收缆的速度小于负载的速度,而且速度差在减小,这就需要维持拖曳缆绳回收的速度,从而使缆绳的张力能够接近预设值,因此电控比例方向阀的控制变量保持不变.而如果绞车处于放缆状态,则绞车放缆的速度大于负载的速度,而且速度差在减小,这就需要维持拖曳缆绳放出的速度,从而使缆绳的张力能够接近预设值,因此电控比例方向阀的控制变量保持不变.
得到输出变量的模糊值后需要经过解模糊化的过程将其转化为精确的控制量,对于增量模糊控制器,最常用的解模糊化方法为“重心法”:
(21)
式中:vi为第i条规则的输出变量值;μi(vi)为对应的输入变量的隶属度值;m为规则数量.
恒张力控制功能和自动排缆功能对控制系统实时性要求很高,因此设计控制系统程序时,将实时性要求高的过程控制算法等功能运行在PLC上,将参数设置、状态监控、数据存储等实时性要求不高的功能运行在触摸屏上.本文设计的控制系统软件分为过程控制程序和人机界面程序两大部分.其中过程控制程序包括了网络通信模块、数据采集模块以及自动排缆和恒张力控制等功能模块,运行在主站PLC上,人机界面程序包括了系统参数设置模块、系统运行状态显示模块、报警信息查询模块以及运行数据存储模块,运行在触摸屏上.
在编程语言上可以选择梯形图语言LD(Ladder Diagram)以周期性扫描的方式执行数据采集,适合逻辑时序命令的执行,而且在设计时可以与电气原理图对应,具有良好的直观性和可靠性,控制算法采用结构文本ST(Structured Text)进行编写,可以提高程序执行效率.软件结构如图10所示.
图10 控制系统软件结构图Fig.10 Structure diagram of the control software system
各功能模块主要完成的功能如下:
(1) 网络通信模块:与从站及触摸屏进行通信,为数据交换提供通信程序接口;
(2) 数据采集模块:负责各IO点数据的输入、输出及诊断等;
(3) 自动排缆功能模块:完成储缆绞车自动排缆功能;
(4) 恒张力控制功能模块:完成拖曳绞车恒张力控制功能;
(5) 参数设置模块:通过面板对系统参数进行设置;
(6) 状态显示模块:通过面板将系统运行状态以仪表盘等人性化的图形显示出来;
(7) 报警信息查询模块:可以显示系统的报警信息和处理结果,并对历史报警信息进行查询;
(8) 数据存储模块:将系统运行数据存储在触摸屏的SD卡中,可以通过触摸屏进行查询,也可以将SD卡插入电脑进行查询.
本文设计的拖曳绞车控制系统已经应用于中国科学院沈阳自动化研究所最新研制的3套布缆船吊放拖曳装置中,在近海水下光纤铺设作业中取得了良好的使用效果,达到了国外同类装备的最新技术水平.
图11 绞车速度和缆绳偏角试验曲线Fig.11 Experimental curve of winch speed and cable deflection
为了验证本文设计的自动排缆功能是否能够有效地跟踪储缆绞车的收放缆绳运动,针对该功能进行了大量海上试验,图11所示为埋缆机下放过程中,缆绳计数装置测得的储缆绞车速度曲线和自动排缆机构检测到的缆绳偏角曲线.
从曲线中可以得出,在埋缆机下放过程中,储缆绞车的收放缆绳速度是时刻变化的.在初始运动阶段,绞车转动速度逐渐增加,当接近水面时,需要保持埋缆机平稳下降,一旦入水后,需要快速下放,当快接近海底时,又要缓慢触底.在这一过程中,缆绳偏角能够保持在5° 以内,而且当储缆绞车收放缆绳快速变化时,自动排缆机构能够快速响应,精确跟随,表明自动排缆控制器具有良好的动态响应性能.
5.2.1仿真实验 通过仿真实验比较两种控制器的控制效果和鲁棒性.为了更好地验证两种控制系统的控制精度和抗干扰能力,将采用阶跃响应仿真实验进行验证,MATLAB/Simulink被用来作为仿真模糊自适应P+ID控制器和传统PID控制器的工具.
首先通过仿真取得张力预设值为30 kN时模糊P+ID控制器的最优控制参数值,然后将张力设定值变为50 kN,计算机仿真模糊自适应P+ID控制器和模糊P+ID控制器的控制效果,结果如图12所示.增加了自适应系数后,模糊控制器的超调量减少2 kN.这是因为随着张力预设值增大,自适应系数增加了模糊控制比例项在整个控制器中的权重,而比例项对控制系统的超调量有着重要的作用,动态调整比例项权重可以有效降低不同工况下系统的超调量.仿真实验证明增加自适应系数对模糊P+ID控制器的控制效果有一定提高.
图12 模糊自适应P+ID控制器与模糊P+ID控制器的控制效果Fig.12 Control results of the fuzzy adaptive P+ID controller and the fuzzy P+ID controller
同时将模糊自适应P+ID与上一代恒张力控制系统使用的PID控制器进行了对比实验.拖曳缆绳张力的设定值作为控制系统的输入变量被分别设置成30和50 kN.拖曳缆绳张力的控制复杂性很大程度与海况等级和拖曳缆绳收放的速度有关.本系统研制的拖曳绞车最大速度为0.6 m/s,所以为了验证两种控制器在极限条件下的控制效果,液压绞车的速度被设置成 0.6 m/s.在对绞车模型进行分析时得出流量-压力系数Kce是时变的参数,也是导致整个液压绞车系统呈现非线性动态特性的主要因素.因此在仿真实验中将研究当Kce=2.1×10-11、5×10-11和8.5×10-11时的控制器仿真效果.通过大量的仿真实验反复调整后,得到了模糊自适应 P+ID控制器和PID控制器的最优控制参数,如表2所示.
表2 PID控制器和模糊自适应P+ID控制器的参数
Tab.2 Parameters of the PID controller and the fuzzy adaptive P+ID controller
控制器参数FS/kNKPKFKIKDPID3015-12105018-1010模糊自适应P+ID30-20121050-251010
将PID控制器和模糊自适应P+ID控制器的参数分别代入计算机仿真模型中,并将Kce分别设置成2.1×10-11、5×10-11和8.5×10-11来进行仿真实验.这样就可以通过Kce不同取值时,控制系统的控制效果来验证模糊自适应P+ID控制器在应用于具有参数时变特性的非线性系统时的良好鲁棒性.结果如图13 和图14 所示,模糊自适应P+ID 控制器相比 PID 控制器在应用于具有参数时变特性的非线性系统时具有更加良好的鲁棒性.
对于阶跃响应来说,调节时间、超调量以及稳态误差是3个最主要的评价指标,通过分析这3个指标可以判断出控制系统的效果和性能.从图13和图14的仿真结果中可以看出,PID控制器和模糊自适应P+ID控制器的稳态误差都能够达到很好的效果,但是在调节时间和超调量这两个指标上模糊自适应P+ID控制器要优于PID控制器,而且当流量-压力系数Kce变化时,模糊自适应P+ID控制器的控制效果也要优于PID控制器.因此下面对PID控制器和模糊自适应P+ID控制器阶跃响应的调节时间和超调量进行了对比分析,结果如表3所示.由表3可见,在过渡暂态过程中模糊自适应 P+ID控制器的调节时间和超调量要明显地少于PID控制器.特别是绞车作为非线性系统,当Kce变化时,PID控制器的调节时间以及超调量这两个指标就会变差,而模糊自适应P+ID控制器则在参数Kce变化时调节时间以及超调量这两个指标依然能够保持稳定.
图13 FS=30 kN时拖曳缆绳张力的阶跃响应Fig.13 Step responses of towing cable tension when FS=30 kN
图14 FS=50 kN时拖曳缆绳张力的阶跃响应Fig.14 Step responses of towing cable tension when FS=50 kN
表3 PID控制器和模糊自适应P+ID控制器的仿真结果Tab.3 Simulation results of the PID controller and the fuzzy adaptive P+ID controller
5.2.2海上试验 为了验证在实际作业条件下,模糊自适应P+ID控制器与上一代PID控制器的控制效果,我们开展了海上应用试验.恶劣海况下,海浪、海流会对拖曳缆绳产生较大的拖曳力和升沉浮力,增加了拖曳缆绳张力控制的难度.
海况等级越高,对恒张力的控制难度越大.表4描述了各种等级海况的定义,其中典型浪高表示最高的1/3部分海浪的平均高度,平均周期表示所有海浪的平均周期.
表4 海况等级定义Tab.4 Sea state definitions
在4级海况下,浪高能够达到1.5~2.0 m,海浪的运动能够对恒张力控制造成很大干扰,因此在这种海况下进行试验,可以有效验证控制系统的有效性和鲁棒性.我们将两种控制器的控制程序分别下载到拖曳绞车控制系统中,并且将拖曳缆绳张力设定值分别设成30和50 kN来验证在海上实际使用条件下,模糊自适应P+ID控制器和PID控制器的控制效果和鲁棒性,并将控制结果进行对比分析.海上试验的数据结果如图15和图16所示.
图15 FS=30 kN时拖曳缆绳张力Fig.15 Towing cable tension when FS=30 kN
图16 FS=50 kN时拖曳缆绳张力Fig.16 Towing cable tension when FS=50 kN
从图15和图16中可以看出,缆绳张力在模糊自适应P+ID控制器控制下的稳定性要优于PID控制器.表5列出了两种控制器作用下拖曳缆绳张力的超调量和均方误差.
可以看出模糊自适应P+ID控制器的控制效果要明显优于PID控制器.当FS=30 kN时,模糊自适应P+ID控制器能够比PID控制器减少58%的超调量.当FS=50 kN时,模糊自适应P+ID控制器能够比PID控制器减少60%的超调量.在均方误差这项指标上,当FS=30 kN时,模糊自适应P+ID控制器能够比PID控制器减少了39%,当FS=50 kN时,模糊自适应P+ID控制器能够比PID控制器减少了57%.根据海上试验结果能够充分证明在恶劣海况下,模糊自适应P+ID控制器比PID控制器在拖曳绞车恒张力控制上有着更好的有效性和鲁棒性.
表5 海上试验结果Tab.5 Sea trial results
本文设计了一种基于工业以太网、具有智能控制功能的拖曳绞车控制系统,并应用于我国最新研制的布缆船,实现了网络化数据传输、系统状态集中监控及自我状态诊断.为提高系统的智能化水平和控制效果,设计了自动排缆系统和基于模糊自适应P+ID的恒张力控制器,并应用于拖曳绞车控制系统,并取得了良好的控制效果.实际海上试验验证了控制系统的有效性和鲁棒性,并且该控制系统的架构和设计模式已经应用于中国科学院沈阳自动化研究所正在研制的新一代收放系统中.