【技術實現步驟摘要】
本申請涉及船舶減搖控制，尤其涉及一種零航速下燃料加注船的減搖控制方法和系統。
技術介紹
1、隨著海上交通和運輸業的發展，船舶在海上進行燃料加注作業的需求日益增加。然而，海上環境復雜多變，尤其是在惡劣海況下，供油船與受油船容易受到風浪的影響產生劇烈橫搖。這種橫搖不僅會影響加注作業的安全性和連續性，還會增加設備的損耗和人員的風險。因此，減少船舶在低速或靜止狀態下的橫搖對保障加注作業安全具有重要意義。
2、現有的加注船在惡劣海況中采用的減搖技術大多依賴于船舶的物理結構，如減搖鰭或水艙減搖。然而，減搖鰭通常需要一定的航速來發揮作用，在低速或靜止狀態下效果顯著減弱；水艙減搖則需要調節水艙的水量，這一過程不僅耗時，還可能影響船舶的負荷平衡。此外，這些系統一般為被動控制，缺少智能化和自適應調整的能力，難以應對復雜多變的海況。在應對低速或零航速下的橫搖控制需求方面，現有技術方案尚未提供有效解決方案，特別是在加注船作業場景中，缺少一種能夠實時適應風浪的高效減搖方法。
3、因此，亟需一種方法，實現加注船在低速或零航速下的橫搖控制，并且，可以根據海浪變化實時調整減搖力矩，提升加注船在燃料加注作業過程中的穩定性和安全性。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請提供一種零航速下燃料加注船的減搖控制方法和系統，用以實現加注船在低速或零航速下的橫搖控制，并且，可以根據海浪變化實時調整減搖力矩，提升加注船在燃料加注作業過程中的穩定性和安全性。
2、具體地，本申請是通過如下技術方案實
3、本申請第一方面提供一種零航速下燃料加注船的減搖控制方法，所述方法包括：
4、實時采集加注船在燃料加注過程中目標海況下的橫搖數據和風浪數據；所述加注船在所述目標海況下的航速為0；
5、基于徑向基函數神經網絡對所述橫搖數據和風浪數據進行處理，計算得到所述目標海況下減搖陀螺裝置的進動角速度；
6、其中，所述徑向基函數神經網絡表征所述加注船橫搖與擾動之間的關系，所述徑向基函數神經網絡通過分析目標海況下的橫搖角度、角速度，計算所述減搖陀螺裝置的進動角速度；在不同海況下，所述徑向基函數神經網絡基于所述海況自適應調整權重；所述徑向基函數神經網絡包括指令濾波器和非線性擾動觀測器，所述指令濾波器對輸入數據進行平滑處理，結合多步遞歸設計以及反步控制逐級處理多階非線性動態；所述非線性擾動觀測器基于輸入數據確定非線性擾動，基于所述非線性擾動對所述徑向基函數神經網絡進行動態補償；
7、控制所述減搖陀螺裝置在所述進動角速度下旋轉，所述減搖陀螺裝置產生陀螺效應，產生橫搖力矩，通過進動運動將所述橫搖力矩轉換為對抗橫搖的穩定力矩，減小所述加注船的橫搖角度；所述穩定力矩與所述橫搖的振動方向相反。
8、本申請第二方面提供一種零航速下燃料加注船的減搖控制系統，所述系統包括依次連接的傳感器模塊、神經網絡控制器以及減搖陀螺裝置；其中，
9、所述傳感器模塊用于實時采集加注船在燃料加注過程中目標海況下的橫搖數據和風浪數據；所述加注船在所述目標海況下的航速為0；
10、所述神經網絡控制器用于對所述橫搖數據和風浪數據進行處理，計算得到所述目標海況下減搖陀螺裝置的進動角速度；
11、其中，所述徑向基函數神經網絡表征所述加注船橫搖與擾動之間的關系，所述徑向基函數神經網絡通過分析目標海況下的橫搖角度、角速度，計算所述減搖陀螺裝置的進動角速度；在不同海況下，所述徑向基函數神經網絡基于所述海況自適應調整權重；所述徑向基函數神經網絡包括指令濾波器和非線性擾動觀測器，所述指令濾波器對輸入數據進行平滑處理，結合多步遞歸設計以及反步控制逐級處理多階非線性動態；所述非線性擾動觀測器基于輸入數據確定非線性擾動，基于所述非線性擾動對所述徑向基函數神經網絡進行動態補償；
12、所述神經網絡控制器還用于控制所述減搖陀螺裝置在所述進動角速度下旋轉，所述減搖陀螺裝置產生陀螺效應，產生橫搖力矩，通過進動運動將所述橫搖力矩轉換為對抗橫搖的穩定力矩，減小所述加注船的橫搖角度；所述穩定力矩與所述橫搖的振動方向相反。
13、本申請提供的零航速下燃料加注船的減搖控制方法和系統，第一方面，采用徑向基函數神經網絡對橫搖數據和風浪數據進行處理，計算減搖陀螺裝置的進動角速度，進而基于進動角速度控制減搖陀螺裝置實現加注船的減搖控制。在加注船的橫搖控制中，徑向基函數神經網絡可以精準建模加注船橫搖與擾動之間的復雜關系，通過對橫搖角度和風浪數據等輸入變量進行學習，可以實時生成調節減搖陀螺裝置進動角速度的控制信號。并且，隨著風浪變化，徑向基函數神經網絡能夠通過自適應調整其權重，優化控制性能，無需對模型進行精確線性化，提高了加注船減搖控制的精度，實現加注船在低速或零航速下的橫搖控制，并且，可以根據風浪海浪變化實時調整減搖力矩，提升了加注船在燃料加注作業過程中的穩定性和安全性。第二方面，在徑向基函數神經網絡的設計過程中，通過指令濾波器和非線性擾動觀測器對徑向基函數神經網絡進行優化，指令濾波器通過平滑參考指令，避免了徑向基函數神經網絡的不良震蕩。指令濾波反步控制結合多步遞歸設計，能夠逐級處理多階非線性動態，保證在復雜海況下徑向基函數神經網絡的穩定性。指令濾波器能夠迅速調整減搖陀螺裝置的進動角速度響應外部擾動，使加注船始終保持在穩定狀態。并且，由于風浪海浪引起的擾動具有強非線性和隨機性。非線性擾動觀測器能夠精準估計這些擾動值，并通過補償機制對徑向基函數神經網絡進行修正。非線性擾動觀測器的擾動估計功能降低了徑向基函數神經網絡和指令濾波器的計算負擔，即使在多種擾動源疊加（如風浪、載荷變化）下，非線性擾動觀測器仍能保持良好的觀測精度和動態補償能力。
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1.一種零航速下燃料加注船的減搖控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指令濾波器基于所述橫搖數據和風浪數據設計，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述橫搖數據和所述風浪數據，構建船舶橫搖-陀螺聯合動力學模型，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述船舶橫搖-陀螺聯合動力學模型，得到狀態方程，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述狀態方程，確定指令濾波器的相關參數，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于徑向基函數神經網絡對所述橫搖數據和風浪數據進行處理，計算得到所述目標海況下減搖陀螺裝置的進動角速度，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述指令濾波器對所述橫搖數據和風浪數據進行分析，基于動態特性確定對應的平滑方式，基于所述平滑方式對所述橫搖數據和風浪數據中的參考指令進行平滑處理，得到處理后的輸入數據，包括：
8.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時采集加注船在燃料加注過程中目標海況下的橫搖數據和風浪數據，包括：
10.一種零航速下燃料加注船的減搖控制系統，其特征在于，所述系統包括依次連接的傳感器模塊、神經網絡控制器以及減搖陀螺裝置；其中，
...【技術特征摘要】
1.一種零航速下燃料加注船的減搖控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指令濾波器基于所述橫搖數據和風浪數據設計，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述橫搖數據和所述風浪數據，構建船舶橫搖-陀螺聯合動力學模型，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述船舶橫搖-陀螺聯合動力學模型，得到狀態方程，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述狀態方程，確定指令濾波器的相關參數，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于徑向基函數神經網絡對所述橫搖數據和風浪數據進行處理，計算得到所述目標海況...
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