崔洪宇，洪 明，周 平，趙德有

（大連理工大學(xué) 船舶工程學(xué)院，遼寧 大連 116085）

導(dǎo)管架式海洋平臺自適應(yīng)預(yù)測逆控制研究

崔洪宇，洪 明，周 平，趙德有

（大連理工大學(xué) 船舶工程學(xué)院，遼寧 大連 116085）

文章提出了一種新的基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的導(dǎo)管架式海洋平臺模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制模型。該模型是通過安放在海洋平臺樁腿上的壓力傳感器實(shí)時(shí)采集海洋平臺所受波浪力，然后應(yīng)用動(dòng)態(tài)剛度陣法快速而準(zhǔn)確地計(jì)算出平臺頂部的響應(yīng)，再將此響應(yīng)作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測逆控制器的輸入信號，預(yù)測出下一時(shí)刻平臺頂部的控制力來對海洋平臺振動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行控制；同時(shí)，通過反饋的自適應(yīng)預(yù)測逆控制器來減小擾動(dòng)和前饋控制的誤差。為了驗(yàn)證該模型的抗干擾能力，文中還對有隨機(jī)風(fēng)載荷擾動(dòng)情況下的導(dǎo)管架式海洋平臺主動(dòng)控制進(jìn)行了研究。最后的數(shù)值算例結(jié)果表明，文中所提出的導(dǎo)管架式海洋平臺主動(dòng)控制模型具有較強(qiáng)的抗干擾能力，能很好地解決控制系統(tǒng)中存在的時(shí)滯問題，可有效地控制導(dǎo)管架式海洋平臺的振動(dòng)響應(yīng)。

導(dǎo)管架式海洋平臺；動(dòng)態(tài)剛度陣；預(yù)測逆控制；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；波浪載荷；風(fēng)載荷

fuzzy neural network;wave force;wind force

1 引 言

近年來，隨著海洋開發(fā)的不斷發(fā)展，越來越多的大型柔性海洋平臺被用于海底鉆探和石油開采之中。這些海洋平臺長期工作在惡劣的海洋環(huán)境中，經(jīng)常要承受風(fēng)、浪、流、地震和潮汐等環(huán)境載荷的作用。在這些環(huán)境載荷的作用下，海洋平臺極有可能發(fā)生有害振動(dòng)。振動(dòng)響應(yīng)過大不但會(huì)危害人員的身心健康、使平臺設(shè)備儀器損壞，而且會(huì)引起結(jié)構(gòu)疲勞破壞、降低平臺可靠性，威脅結(jié)構(gòu)安全。因此如何有效地控制平臺的振動(dòng)響應(yīng)就顯得非常重要。

在過去的幾十年里國內(nèi)外許多專家學(xué)者已經(jīng)對海洋平臺結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制進(jìn)行了廣泛的研究，并且取得了豐碩的成果[1]。研究表明被動(dòng)控制雖然有著自身的一些優(yōu)點(diǎn)，但只能采用改變海洋平臺固有頻率方法（如改變剛度、質(zhì)量和阻尼）進(jìn)行振動(dòng)控制，由于波浪頻帶較寬，并且是隨機(jī)的，被動(dòng)控制難于實(shí)現(xiàn)。主動(dòng)控制可以在全頻域范圍內(nèi)有效地的抑制平臺的振動(dòng)，但經(jīng)典和現(xiàn)代控制是基于精確數(shù)學(xué)模型的控制，對于海洋平臺這種具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、外載荷不確定的系統(tǒng)，以及控制過程中存在信號傳輸延時(shí)等原因，使得經(jīng)典和現(xiàn)代控制都很難達(dá)到理想的控制要求。近些年發(fā)展起來的模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等智能控制方法是一種不基于被控對象模型的控制方法，它克服了經(jīng)典和現(xiàn)代控制的缺點(diǎn)，具有強(qiáng)的穩(wěn)定性、魯棒性和處理非線性的能力，然而這些智能控制方法脫離了被控對象模型特征，使得被控系統(tǒng)實(shí)際的模型特征得不到應(yīng)用。

本文在現(xiàn)有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)逆控制方法基礎(chǔ)之上，提出一種新的導(dǎo)管架式海洋平臺主動(dòng)控制模型，即基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制（DSM based on FNN APIC）模型，很好地解決了上述主、被動(dòng)控制中存在的問題。該控制模型將動(dòng)態(tài)剛度陣法快速而精確的建模特性、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)的處理非線性能力和自適應(yīng)逆控制方法的優(yōu)越控制性能融為一體，它既克服了經(jīng)典和現(xiàn)代控制算法過度依賴于精確數(shù)學(xué)模型的缺點(diǎn)，又彌補(bǔ)了智能控制算法脫離被控對象模型的不足，而且很好地解決了控制過程中存在的時(shí)滯問題，具有較強(qiáng)的抗干擾能力，可以有效地控制導(dǎo)管架式海洋平臺的振動(dòng)響應(yīng)。

2 基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的被控導(dǎo)管架式海洋平臺模型建立

2.1 動(dòng)態(tài)剛度陣法基本理論

動(dòng)態(tài)剛度陣法的概念最早由Kolousek[2]于20世紀(jì)40年代早期提出，它是解決工程中結(jié)構(gòu)振動(dòng)問題的一個(gè)強(qiáng)有力的工具。動(dòng)態(tài)剛度陣法與傳統(tǒng)有限元方法或其它近似方法不同之處在于，它的剛度陣是由單元運(yùn)動(dòng)微分方程的解析解推導(dǎo)而來的，是頻率的超越函數(shù)，并同時(shí)具有質(zhì)量和剛度屬性，可以準(zhǔn)確地表示單元的屬性。因此，動(dòng)態(tài)剛度陣法可以按照結(jié)構(gòu)的自然節(jié)點(diǎn)來劃分單元，通過較少的自由度數(shù)來準(zhǔn)確地計(jì)算結(jié)構(gòu)固有頻率和振動(dòng)響應(yīng)。本文利用平面Timoshenko梁單元?jiǎng)討B(tài)剛度陣來建立被控導(dǎo)管架式海洋平臺的計(jì)算模型，并將其用于對導(dǎo)管架式海洋平臺的主動(dòng)控制中。

平面Timoshenko梁單元?jiǎng)討B(tài)剛度陣是從考慮剪切變形和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量影響的Timoshenko梁理論建立的運(yùn)動(dòng)微分方程推導(dǎo)而得的[3]。

式中：φ表示橫向撓度w或橫截面的轉(zhuǎn)角ψ；E、G和ρ分別是楊氏模量、剪切模量和材料密度；A、As和I為橫截面面積、剪切面積和慣性矩；k是剪切修正系數(shù)。

梁單元自由彎曲振動(dòng)時(shí)，假定 φ 隨時(shí)間t正弦變化，即 φ（ x,t）=Φ（x） sinωt，Φ（x）=W（x）或 Ψ（x），W（x）和Ψ（x）分別是正弦變化的位移和彎曲斜率的幅值。

令ξ=x/L，其中L為梁單元的長度，則方程（1）可改寫為：

根據(jù)動(dòng)態(tài)剛度陣法推導(dǎo)的一般過程，由單元兩端的廣義位移和廣義力的關(guān)系可得平面Timoshenko梁單元的動(dòng)態(tài)剛度陣形式如下：

通過上式可計(jì)算出相應(yīng)的平面Timoshenko梁單元的質(zhì)量陣。所得的單元?jiǎng)討B(tài)剛度陣和質(zhì)量陣可按傳統(tǒng)有限元方法進(jìn)行組裝[5]。

2.2 基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的導(dǎo)管架式海洋平臺結(jié)構(gòu)模型

導(dǎo)管架式海洋平臺屬于大柔度復(fù)雜結(jié)構(gòu)，要準(zhǔn)確計(jì)算其振動(dòng)特性，通常都需要用有限元方法對平臺進(jìn)行詳細(xì)的建模，這樣的計(jì)算模型自由度非常多，對于結(jié)構(gòu)振動(dòng)主動(dòng)控制來說，控制器的成本和計(jì)算時(shí)間隨著被控系統(tǒng)自由度數(shù)的增加而成指數(shù)倍增長，使得此方法很難用于結(jié)構(gòu)的振動(dòng)主動(dòng)控制中；如果要把平臺簡化成具有幾個(gè)自由度的集中質(zhì)量的模型時(shí)，在模型簡化過程中，對剛度和集中質(zhì)量的處理存在許多不確定因素，使得集中質(zhì)量模型很難準(zhǔn)確描述平臺的動(dòng)力特性；而動(dòng)態(tài)剛度陣法可按結(jié)構(gòu)自然節(jié)點(diǎn)來劃分單元，減少了自由度數(shù)，簡化了計(jì)算模型，提高了計(jì)算速度，而且計(jì)算結(jié)果也十分準(zhǔn)確。平面桁架結(jié)構(gòu)作為土木工程中一種較為常用的簡化計(jì)算模型，它要比集中質(zhì)量模型更能準(zhǔn)確地反應(yīng)平臺的動(dòng)力特性?？紤]到對導(dǎo)管架式海洋平臺的主動(dòng)控制往往是針對其中某一個(gè)方向來實(shí)施，又由于大部分導(dǎo)管架式海洋平臺結(jié)構(gòu)是對稱的，因此完全可將其簡化成平面桁架結(jié)構(gòu)。平臺上的機(jī)械設(shè)備和艙室等質(zhì)量平攤在平臺相應(yīng)位置的桁架上。邊界條件是在平臺底部6倍樁徑處剛固。簡化后模型使用Wittrick-Williams算法[6]來求解固有頻率和相應(yīng)的固有振型，平臺的振動(dòng)響應(yīng)采用模態(tài)疊加法來計(jì)算。對具有n個(gè)自由度的受控導(dǎo)管架式海洋平臺的振動(dòng)運(yùn)動(dòng)方程為：

式中M、C和K分別為n×n階的質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣，它們都是與頻率相關(guān)的函數(shù)；y（t ）、（t ）和（t）是n維位移、速度和加速度向量；u（t）為m維控制力向量；f（t）為r維外擾力向量，n×m階矩陣L和n×r階L2分別是控制力和外擾力的位置矩陣。然后由杜哈梅爾積分直接求解（8）式來得到受控導(dǎo)管架式海洋平臺每個(gè)振型下的響應(yīng)，再將它們疊加起來，就得到整個(gè)平臺系統(tǒng)受控后的響應(yīng)。

3 基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的導(dǎo)管架式海洋平臺模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制系統(tǒng)

3.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

本文提出的基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制模型，結(jié)構(gòu)如圖1所示。首先通過安放在導(dǎo)管架式海洋平臺樁腿處的壓力傳感器實(shí)時(shí)采集t時(shí)刻導(dǎo)管架式海洋平臺所受隨機(jī)波浪力f（k），然后由動(dòng)態(tài)剛度陣法快速準(zhǔn)確地計(jì)算出導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)DSM1在隨機(jī)波浪力f（k）作用下平臺頂部的響應(yīng)），再將平臺頂部響應(yīng)（k）作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制器FNN的輸入信號，為了減小控制過程中存在的時(shí)延問題對被控平臺系統(tǒng)控制性能的影響，由FNN預(yù)測出t+Δt時(shí)刻施加到平臺頂部的控制力u1（k+ 1 ）來對導(dǎo)管架式海洋平臺進(jìn)行預(yù)測控制。由于自適應(yīng)逆控制是一種前饋控制方法，被控導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)P的輸出響應(yīng)y與控制力u1輸入之間沒有反饋，使得平臺系統(tǒng)P所受到的擾動(dòng)n得不到控制。為了消除擾動(dòng)n對平臺系統(tǒng)P動(dòng)態(tài)性能的影響，在t時(shí)刻將被控導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)P和動(dòng)態(tài)剛度陣法建立的導(dǎo)管架式海洋平臺模型DSM在波浪力f（k）和控制力u（k）聯(lián)合作用下的響應(yīng)之差作為預(yù)測逆控制器FNN的輸入信號，將預(yù)測逆控制器FNN

1輸出信號u2（k+ 1 ）在被控導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)P的控制端減去，由于預(yù)測逆控制器FNN為平臺系統(tǒng)P的預(yù)測逆模型，這樣擾動(dòng)信號通過一個(gè)預(yù)測逆模型FNNC和一個(gè)正模型P以此來達(dá)到擾動(dòng)消除的目的。由于控制器FNN為預(yù)測逆控制器，即通過t時(shí)刻的擾動(dòng)信號n（k）來預(yù)測出t+Δt時(shí)刻的擾動(dòng)信號n（ k+1 ），以此來減小控制過程中存在時(shí)滯對平臺系統(tǒng)控制性能的影響。自適應(yīng)逆控制對平臺的動(dòng)態(tài)性能的控制是通過預(yù)測逆控制器FNN進(jìn)行的，而對擾動(dòng)的消除是通過預(yù)測逆控制器FNN來進(jìn)行控制，這不同于傳統(tǒng)的反饋控制中將被控對象的動(dòng)態(tài)性能和擾動(dòng)一起處理，這樣可以根據(jù)不同的條件盡量提高兩個(gè)控制器各自的控制性能。

由于對導(dǎo)管架式海洋平臺控制的理想情況是，控制后的平臺P響應(yīng)為零，所以在基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的導(dǎo)管架式海洋平臺自適應(yīng)預(yù)測逆控制系統(tǒng)中，可將動(dòng)態(tài)剛度陣法建模及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、辨識的誤差當(dāng)作被控平臺系統(tǒng)的擾動(dòng)來處理，擾動(dòng)信號為N（k），那么控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖1可以等效為圖2所示結(jié)構(gòu)。如此一來，可以直接通過傳感器采集到的平臺系統(tǒng)頂部的位移、速度和加速度響應(yīng)作為自適應(yīng)預(yù)測逆控制器FNN的輸入信號。在圖2中，由于控制器FNN和FNN都為平臺系統(tǒng)P的預(yù)測逆模型，擾動(dòng)信號N（k）通過一個(gè)逆模型FNN和一個(gè)正模型P，以此來達(dá)到擾動(dòng)消除的目的。

3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制器設(shè)計(jì)

自適應(yīng)逆控制是首先辨識出被控對象的逆模型，然后將此逆模型串聯(lián)到被控對象的輸入端作為控制器來控制被控對象的動(dòng)態(tài)性能[7-8]。由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的預(yù)測、辨識和處理非線性的能力，所以本文應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來辨識被控導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)的逆模型，又因?yàn)樵诳刂七^程中存在信號傳輸延時(shí)等原因，使得控制系統(tǒng)的控制效果不是很理想，或者達(dá)不到控制要求，所以應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來根據(jù)t時(shí)刻的平臺頂部位移、速度、加速度響應(yīng)預(yù)測出t+Δt施加于平臺頂部的控制力。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識預(yù)測逆控制器的結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中

式中M為導(dǎo)管架式海洋平臺系統(tǒng)預(yù)測逆建模的參考模型。

3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練算法

本文采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是三個(gè)輸入（平臺頂部的位移、速度和加速度）單輸出（預(yù)測的控制力）的六層前向網(wǎng)絡(luò)[9]，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。設(shè)Oij為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第j層的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出。

第一層：為輸入層，將輸入數(shù)據(jù)傳輸?shù)较乱粚樱?/p>

其中xi為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層的第i個(gè)輸入。

第二層：為模糊化層，將輸入變量模糊化，輸出對應(yīng)模糊集的隸屬度，在本文中模糊集的語言變量為7個(gè)，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的輸出可以表示為：

式中：j對應(yīng)第三層的節(jié)點(diǎn)，μij為隸屬度函數(shù)，其中aij為隸屬度函數(shù)的中心，bij為隸屬度函數(shù)的寬度。

第三層：為模糊規(guī)則推理層，實(shí)現(xiàn)模糊集的運(yùn)算，第j個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的輸出可以表示為：

式中ωj為第j條模糊規(guī)則。

第四層：為各條模糊規(guī)則的適應(yīng)度歸一化層，第j個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的輸出可以表示為：

第五層：為去模糊化層，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，表示局部的線性模型，第j個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的輸出可以表示為：

式中：x0=1，pij為線性函數(shù) fj的系數(shù)。

第六層：為輸出層，輸出層節(jié)點(diǎn)為一個(gè)固定節(jié)點(diǎn)，計(jì)算所有輸入信號的總輸出：

式中Y為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用梯度下降的誤差反向傳播算法來調(diào)整參數(shù)，調(diào)整的參數(shù)包括隸屬度函數(shù)的中心aij和寬度bij及線性函數(shù)的系數(shù)pij。訓(xùn)練前線性函數(shù)的系數(shù)pij的初始值取為-1～1之間的隨機(jī)數(shù)，由于隸屬度函數(shù)的中心aij和寬度bij的初始化決定輸入空間的劃分和模糊規(guī)則的數(shù)目，所以輸入空間的劃分采用常用的平均分割法來確定。

4 數(shù)值算例

4.1 導(dǎo)管架式海洋平臺計(jì)算模型

本文對一綜合性導(dǎo)管架式海洋平臺在隨機(jī)波浪力作用下的振動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行主動(dòng)控制，模型如圖5所示。平臺結(jié)構(gòu)總高140m（距離海床），設(shè)計(jì)水深80m，甲板的2層設(shè)備層和3層生活區(qū)組塊高共計(jì)20m，甲板尺寸為 60×60m，導(dǎo)管尺寸（水平及斜桿）為 Φ0.8×0.02m，導(dǎo)管尺寸（豎桿）為 Φ1.6×0.04m，水平支撐4層。樁腿斷面尺寸為Φ1.46×0.04，樁腿入土深為100m。導(dǎo)管架樁腿之間的間距比較大，遠(yuǎn)大于5倍至10倍樁腿直徑，故相鄰樁腿之間的群樁效應(yīng)忽略不計(jì)。平臺的等效質(zhì)量分布對于平臺動(dòng)力特性有較大的影響，等效后由下至上各層的質(zhì)量分布分別為：3000t、2500t、2000t、12000t。采用動(dòng)態(tài)剛度陣法將導(dǎo)管架式海洋平臺模型簡化為圖6所示的平面桁架結(jié)構(gòu)。

為驗(yàn)證簡化模型，在表1中列出了簡化后的平面動(dòng)態(tài)剛度陣模型與三維有限元模型以及同樣簡化的平面有限元模型的前兩階固有頻率的比較。從表中可以看出三者之間的固有頻率十分接近，因此為了便于控制算法對某個(gè)方向的振動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行控制，根據(jù)平臺的對稱特性，完全可以將其簡化為平面桁架結(jié)構(gòu)來計(jì)算相應(yīng)方向的動(dòng)力響應(yīng)。

表1 不同導(dǎo)管架式海洋平臺計(jì)算模型的固有頻率比較Tab.1 Natural frequencies of different offshore jacket platform models

4.2 隨機(jī)波浪力作用下的導(dǎo)管架式海洋平臺振動(dòng)響應(yīng)

作用在平臺上的隨機(jī)波浪力采用改進(jìn)的P-M譜，并通過Morison公式計(jì)算得到[10]，如圖7所示，其中隨機(jī)波浪的有效波高Hs為8m，平均周期T0為8s；圖8為模擬的作用在平臺上的150s隨機(jī)波浪力。

將圖8所示的隨機(jī)波浪力作用于上述導(dǎo)管架式海洋平臺的計(jì)算模型上，通過模態(tài)疊加方法并直接積分可得到平臺的時(shí)程位移響應(yīng)幅值曲線，如圖9所示。為了進(jìn)一步驗(yàn)證動(dòng)態(tài)剛度陣方法，對相同的簡化平面導(dǎo)管架式海洋平臺模型采用有限元方法來計(jì)算，計(jì)算結(jié)果同樣在圖9中列出。從圖中可以看出，DSM和FEM方法的計(jì)算結(jié)果較為吻合，驗(yàn)證了本文的方法及計(jì)算程序的可靠性。

盡管上述兩種方法的計(jì)算結(jié)果十分相近，但是它們所使用的計(jì)算時(shí)間卻有非常大的差別，表2中給出了這兩種方法對相同模型的計(jì)算時(shí)間比較，可以看出傳統(tǒng)有限元方法在同等條件下，計(jì)算時(shí)程響應(yīng)要比動(dòng)態(tài)剛度陣法要多花費(fèi)更多的時(shí)間。這也就是動(dòng)態(tài)剛度陣的優(yōu)點(diǎn)所在，也正因?yàn)槠淇焖贉?zhǔn)確的特點(diǎn)，才使該方法有可能用于導(dǎo)管架式海洋平臺的實(shí)時(shí)主動(dòng)控制之中。

4.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測

本文用4 000組樣本數(shù)據(jù)對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練，經(jīng)過訓(xùn)練后用1 500組數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化結(jié)果，如圖10所示。圖11為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化誤差。從圖10和圖11中可以看出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的預(yù)測和泛化能力。

表2 計(jì)算時(shí)間比較Tab.2 Comparison of calculation time

4.4 隨機(jī)波浪力作用下的導(dǎo)管架式海洋平臺主動(dòng)控制

圖12中給出了0-150s導(dǎo)管架式海洋平臺在隨機(jī)波浪力作用下及經(jīng)過控制后的平臺頂部的位移響應(yīng)幅值時(shí)程曲線，未控制前位移響應(yīng)幅值在-0.058 4m至0.080 4m之間，如圖中點(diǎn)劃線所示。通過基于動(dòng)態(tài)剛度陣法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制后，其頂部位移響應(yīng)幅值被控制在-0.022 7m至0.020 6m之間，最大位移響應(yīng)幅值減小達(dá)72%，控制效果明顯，如圖中虛線所示。圖中實(shí)線表示經(jīng)過擾動(dòng)消除后的位移響應(yīng)幅值，平臺頂部位移響應(yīng)幅值被控制在-0.012 2m至0.005 8m間，最大位移響應(yīng)幅值減小85%，如圖中實(shí)線所示?？梢娡ㄟ^擾動(dòng)消除后，對導(dǎo)管架式海洋平臺的控制效果更佳。

4.5 隨機(jī)風(fēng)擾動(dòng)的導(dǎo)管架式海洋平臺主動(dòng)控制

在實(shí)際海洋環(huán)境中，導(dǎo)管架式海洋平臺除了受隨機(jī)波浪力作用，還要受到風(fēng)等載荷的作用。因此為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文控制模型在遭遇隨機(jī)風(fēng)載荷干擾時(shí)的抗干擾能力，在導(dǎo)管架式海洋平臺頂部作用一個(gè)如圖13所示的隨時(shí)間變化的隨機(jī)風(fēng)載荷干擾。脈動(dòng)風(fēng)速的時(shí)程用線性濾波法中的自回歸（Auto-Regressive，簡記為AR）模型來模擬[11]，其中10m高程標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速為25m/s，脈動(dòng)風(fēng)速的功率譜密度函數(shù)采用我國隨機(jī)風(fēng)載荷規(guī)范中規(guī)定的Davenport譜，地形地貌為A類[12]，然后通過Bernoulli方程求得時(shí)程風(fēng)載荷。

在圖13所示隨機(jī)風(fēng)力作用下，平臺頂部位移響應(yīng)幅值及經(jīng)過控制后的位移響應(yīng)幅值時(shí)程曲線如圖14所示。從圖14中可以看出，只有波浪力作用的平臺頂部位移響應(yīng)幅值時(shí)程曲線為圖中單點(diǎn)劃線所示，有隨機(jī)風(fēng)擾動(dòng)情況下平臺頂部的位移響應(yīng)幅值發(fā)生明顯改變，平臺頂部位移響應(yīng)幅值在-0.053 60m至0.086 38m之間，圖中雙點(diǎn)劃線所示。圖14中虛線表示經(jīng)過基于動(dòng)態(tài)剛度陣的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測逆控制器控制后的平臺頂部位移響應(yīng)幅值時(shí)程曲線，平臺頂部位移響應(yīng)幅值被控制在-0.029 27m至0.034 70m之間，最大位移響應(yīng)幅值減小60%，實(shí)線為有擾動(dòng)消除后的控制結(jié)果，平臺頂部位移響應(yīng)幅值在-0.010 19m至0.017 99m之間，最大位移響應(yīng)幅值減小80%。從圖中可以看出：對于隨機(jī)風(fēng)擾動(dòng)，未進(jìn)行擾動(dòng)消除的控制效果并不很好，而經(jīng)過擾動(dòng)消除后，平臺的頂部的位移響應(yīng)幅值得到更為有效的控制。因此可見，采用本文的控制模型可以很好避免擾動(dòng)對被控平臺系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的影響，具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

5 結(jié) 論

本文提出了基于動(dòng)態(tài)剛度陣的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測逆控制模型，并將該模型用于導(dǎo)管架式海洋平臺的主動(dòng)控制中，通過數(shù)值算例可以看出：通過動(dòng)態(tài)剛度陣法對導(dǎo)管架式海洋平臺快速而精確的建模，將被控對象模型與智能控制算法結(jié)合在一起，彌補(bǔ)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中精確的模型特征不能得到應(yīng)用的不足。由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有強(qiáng)的預(yù)測和辨識的能力，所以通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測平臺頂部的控制力，有效地克服了控制過程中存在的時(shí)滯對控制系統(tǒng)性能的影響；自適應(yīng)逆控制是將被控系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能和擾動(dòng)的控制分開來處理，這樣可以盡量提高兩個(gè)控制器的控制性能，而且對于存在隨機(jī)的風(fēng)擾動(dòng)情況也有很好的控制能力；本文將對平臺建模、辨識和控制過程中存在的誤差當(dāng)作擾動(dòng)來處理，這樣減小了建模、辨識和控制過程中存在的誤差對控制性能的影響。

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Adaptive predictive inverse control for offshore jacket platform

CUI Hong-yu,HONG Ming,ZHOU Ping,ZHAO De-you
(Department of Naval Architecture,Dalian University of Technology,Dalian 116085,China)

A new active control scheme of fuzzy neural network(FNN)adaptive predictive inverse control(APIC)for jacket offshore platforms based on dynamic stiffness matrix(DSM)method is presented.The pressure transducers which are placed on the leg of the offshore platform are used for measuring the random wave forces in real time.And then the responses on the top of the platform under these random wave forces are calculated quickly and accurately by the DSM method.The calculated responses are taken as the input signals of FNN adaptive predictive inverse controller,through which the control force in the imminent time to the platform is forecasted.Meanwhile,a feedback adaptive predictive inverse controller is designed for the purpose of disturbance canceling and error reduction.For validation of the anti-disturbance capability of the control scheme,the active control of the jacket platform with external disturbances of random wind loads was also investigated.The numerical results show that the proposed control scheme has excellent anti-disturbance capability,and can overcome the time delay,and can decrease the vibration response of jacket offshore platform.

offshore jacket platform;dynamic stiffness matrix;adaptive predictive inverse control;

P751 TP181

A

1007-7294（2011）05-0545-11

2010-01-10 修改日期：2010-07-11

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（50908036）

崔洪宇（1977-），男，博士后，E-mail:chy_2008@hotmail.com。