劉凱鋒，焦鵬

（中港疏浚有限公司，上海 200136）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在21 世紀(jì)的發(fā)展，針對(duì)逐漸成熟的疏浚工藝以及作業(yè)流程，疏浚設(shè)備以及系統(tǒng)集成廠商提出了“一人疏?！盵1-2]以及“宏功能鍵”等概念，形成一套高度集成的疏?？刂葡到y(tǒng)原型，使船舶駕駛?cè)藛T能通過(guò)安裝在駕控臺(tái)上數(shù)個(gè)用于切換與啟停不同作業(yè)過(guò)程的“宏功能鍵”，在保證安全航行的同時(shí)進(jìn)行疏浚作業(yè)，簡(jiǎn)稱“一人疏浚”技術(shù)，又稱為“一人浚駕”或“浚駕合一”技術(shù)，簡(jiǎn)化了疏浚作業(yè)操作程序。耙吸挖泥船全自動(dòng)控制系統(tǒng)已在部分船舶上得到應(yīng)用[3-5]。

耙吸挖泥船控制系統(tǒng)正迅速向智能化方向發(fā)展，科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合疏浚公司針對(duì)性地在局部智能化疏?？刂品矫鎸で笸黄?，以期未來(lái)實(shí)現(xiàn)耙吸挖泥船全局智能化[6-7]。為了進(jìn)一步挖掘全自動(dòng)控制系統(tǒng)的性能，優(yōu)化控制算法的性能日益成為研究人員的重點(diǎn)，如利用模糊自適應(yīng)PID 控制提升耙吸式挖泥船主動(dòng)耙頭控制的性能[8]以及水下泥泵調(diào)速性能[9]。

本文提出了一種耙臂自適應(yīng)控制結(jié)構(gòu)，采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)對(duì)比，旨在提高控制系統(tǒng)的性能，更加精確地控制耙臂絞車(chē)，保持最佳的耙臂姿態(tài)，保障設(shè)備的安全性。

1 耙臂角度控制問(wèn)題

根據(jù)一般工程經(jīng)驗(yàn)可知，耙吸挖泥船單位時(shí)間內(nèi)的產(chǎn)量由耙頭對(duì)地角度、航行速度、泥泵轉(zhuǎn)速3個(gè)因素決定。通常工況挖泥航速約2 kn，泥泵轉(zhuǎn)速區(qū)間200～300 r/min。因而，獲得穩(wěn)定的及較高產(chǎn)量的充要條件是能夠維持恒定的耙頭對(duì)地角度以及上耙管與下耙管的夾角，同時(shí)維持耙臂速度控制的快速性以及穩(wěn)定性。疏浚作業(yè)過(guò)程中，需要實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)耙中絞車(chē)以及耙頭絞車(chē)，用于控制耙頭對(duì)地角度以及上耙管與下耙管的角度，以保持耙頭活動(dòng)罩水平著地和固定體耐磨塊處高壓出水口垂直入土，即最佳耙臂姿態(tài)，充分發(fā)揮耙頭的破土能力，特別是對(duì)提升疏挖密實(shí)性土的挖掘效率發(fā)揮積極作用。

為便于分析，可將耙臂動(dòng)態(tài)關(guān)系從三維空間降維到二維空間處理，見(jiàn)圖1。在X-Y 平面內(nèi)，耙臂動(dòng)態(tài)主要涉及兩個(gè)角度，其中一個(gè)角度是下耙臂對(duì)地角度，另一個(gè)角度是上耙臂與下耙臂之間的夾角。實(shí)踐中，上述兩個(gè)角度又轉(zhuǎn)化為另兩個(gè)角度，即水平面與上耙臂之間的夾角以及上耙臂與下耙臂之間的夾角。下耙臂對(duì)地角度可通過(guò)這兩個(gè)角度進(jìn)行轉(zhuǎn)化而成。

圖1 耙臂動(dòng)態(tài)模型Fig.1 Trailer arm dynamic model

如圖1 所示，假設(shè)上耙臂與水平面之間的角度θ1，并同時(shí)設(shè)上耙臂和下耙臂之間的角度為θ2，設(shè)上耙臂的長(zhǎng)度為L(zhǎng)1和下耙臂的長(zhǎng)度為L(zhǎng)2。

實(shí)際施工中，耙臂彎管的旋轉(zhuǎn)自由度有限，可以在[0，45°]之間旋轉(zhuǎn)；耙中萬(wàn)向節(jié)的自由度可以在[-30°，30°] 之間旋轉(zhuǎn)。因此，0≤θ1≤π/4、-π/6≤θ2≤π/6?；诒Ｗo(hù)萬(wàn)向節(jié)安全的原因，上耙臂與下耙臂的角度進(jìn)一步限定在±15°；另經(jīng)過(guò)施工實(shí)踐以及理論分析，耙頭對(duì)地角度進(jìn)一步設(shè)定在30°±5°。

考慮到耙吸挖泥船疏浚施工時(shí)，耙頭下放深度是可以動(dòng)態(tài)測(cè)量且必須滿足的，即下耙臂的末端平面位置是已知的，從數(shù)學(xué)模型上推斷出對(duì)應(yīng)的彎管和萬(wàn)向節(jié)的角度值可能不唯一。在雙鉸點(diǎn)耙臂系統(tǒng)中，一旦給定耙臂系統(tǒng)各鉸點(diǎn)的角度，運(yùn)動(dòng)學(xué)方程能計(jì)算出耙臂的末端位置。通過(guò)控制雙鉸點(diǎn)耙臂的兩個(gè)相關(guān)角度，并且滿足耙頭下放深度，演變成耙臂角度控制中的典型問(wèn)題。

2 控制算法

為了解決耙頭深度換算為耙中角度和耙頭對(duì)地角度的轉(zhuǎn)換問(wèn)題以及耙頭絞車(chē)和耙中絞車(chē)的控制問(wèn)題，本文中引入自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS）。

ANFIS 由自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Adaptive Network，AN）以及模糊推理系統(tǒng)（Fuzzy Inference System，F(xiàn)IS）混合而成，分別見(jiàn)圖2、圖3。

圖2 自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Adaptive network

圖3 模糊推理系統(tǒng)Fig.3 Fuzzy inference system

自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AN 是一個(gè)由多節(jié)點(diǎn)、多連接節(jié)點(diǎn)的定向鏈路組成的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)傳入的信號(hào)以及與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)的一組參數(shù)執(zhí)行特定的計(jì)算（節(jié)點(diǎn)函數(shù)），并且結(jié)構(gòu)中包含帶參數(shù)、無(wú)參數(shù)的節(jié)點(diǎn)。AN 的輸出取決于這些節(jié)點(diǎn)相關(guān)的參數(shù)，學(xué)習(xí)算法指定如何更改這些參數(shù)。

模糊推理系統(tǒng)FIS 由5個(gè)功能模塊組成，包含若干模糊IF-THEN 規(guī)則的規(guī)則庫(kù)、定義關(guān)于使用模糊IF-THEN 規(guī)則的模糊集隸屬函數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)、基于規(guī)則的執(zhí)行推理計(jì)算的決策單元、轉(zhuǎn)化明確輸入為語(yǔ)言表述匹配程度的模糊化接口以及轉(zhuǎn)化推理得到的模糊結(jié)果為明確輸出的去模糊接口。使用ANFIS，可以構(gòu)造一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)，當(dāng)耙臂相關(guān)角度對(duì)應(yīng)于耙頭深度問(wèn)題的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)已知，則該ANFIS 推斷出逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，從而避免研究解析解的需要。另外，模糊解決方案易于理解，不需要特殊的背景知識(shí)來(lái)理解和評(píng)估它。

作為一個(gè)通用的估計(jì)器，ANFIS 的推理系統(tǒng)對(duì)應(yīng)于一組模糊的IF-THEN 規(guī)則，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力引入模糊推理系統(tǒng)，這些規(guī)則具有近似非線性函數(shù)的學(xué)習(xí)能力。

一般而言，ANFIS 結(jié)構(gòu)中分為模糊化和解模糊化兩個(gè)部分，由5 層結(jié)構(gòu)組成，見(jiàn)圖4。

圖4 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of adaptive neural fuzzy inference system

即后件參數(shù)的線性組合。

耙臂控制過(guò)程機(jī)理。首先，ANFIS 算法用于解決從耙頭位置坐標(biāo)同上耙臂與下耙臂之間的夾角理想值以及耙頭對(duì)地角度理想值之間的映射關(guān)系，即耙頭位置坐標(biāo)與2個(gè)角度的系統(tǒng)建模。建模過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入/輸出數(shù)據(jù)是指“坐標(biāo)/角度”數(shù)據(jù)集，坐標(biāo)作為ANFIS 的輸入，角度用作ANFIS 的輸出。ANFIS 通過(guò)訓(xùn)練的過(guò)程將坐標(biāo)映射到角度，在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的ANFIS網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)輸入輸出映射，并準(zhǔn)備好部署到耙臂絞車(chē)控制系統(tǒng)解決方案中。

隨后，ANFIS 算法解決從上耙臂與下耙臂之間的夾角以及耙頭對(duì)地角度理想值分別對(duì)應(yīng)各自實(shí)際值的差距與耙中絞車(chē)、耙頭絞車(chē)調(diào)速的映射關(guān)系，即角度誤差與速度調(diào)節(jié)的系統(tǒng)建模。建模過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入/輸出數(shù)據(jù)是指“角度差值/速度矢量”數(shù)據(jù)集，角度誤差作為ANFIS 的輸入，絞車(chē)調(diào)速作為ANFIS 的輸出。類(lèi)似地，ANFIS 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程將誤差映射到速度矢量，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的ANFIS 網(wǎng)絡(luò)將涵蓋輸入輸出映射，并預(yù)期將實(shí)現(xiàn)耙臂自適應(yīng)控制的目的。

3 應(yīng)用與分析

自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)一方面用來(lái)解決不同的疏浚深度對(duì)應(yīng)于上耙臂與下耙臂之間的夾角和耙頭對(duì)地角度；另一方面用來(lái)解決耙臂絞車(chē)控制上耙臂與下耙臂之間的夾角和耙頭對(duì)地角度，構(gòu)成基于自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)的耙臂控制方法。

3.1 算法應(yīng)用

模糊自適應(yīng)算法的應(yīng)用分兩步，第一步生成耙頭深度與耙臂角度的ANFIS 系統(tǒng)，第二步生成耙臂角度誤差與耙臂絞車(chē)的ANFIS 系統(tǒng)，見(jiàn)圖5。

圖5 耙臂角度控制系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.5 Architecture diagram of the trailer arm angle control system

耙頭深度與耙臂角度的ANFIS 系統(tǒng)建立步驟。首先，生成耙頭深度到耙臂角度建模所需的數(shù)據(jù)，見(jiàn)表1。即對(duì)于θ1和θ2值的每個(gè)組合，x軸坐標(biāo)和y 軸坐標(biāo)都使用正向運(yùn)動(dòng)學(xué)公式推導(dǎo)。通過(guò)循環(huán)遍歷和計(jì)算θ1、θ2值的不同組合而生成的所有x-y數(shù)據(jù)點(diǎn)集，即耙頭端點(diǎn)坐標(biāo)集合，見(jiàn)圖6“·”標(biāo)志所示。然后，根據(jù)耙頭端點(diǎn)坐標(biāo)與θ1和θ2值的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法自動(dòng)生成ANFIS。

表1 ANFIS 耙頭坐標(biāo)對(duì)應(yīng)角度建模的輸入、輸出變量與范圍表Table 1 Input and output variables and range table of ANFIS trailer head coordinate corresponding angle modeling

圖6 ANFIS 耙頭位置坐標(biāo)生成圖Fig.6 Generation diagram of the ANFIS trailer head position coordinates

類(lèi)似地，耙臂角度誤差與耙臂角度的ANFIS系統(tǒng)建立步驟。首先，生成耙臂角度誤差到耙臂絞車(chē)所需的數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2。即對(duì)于Δθ1和Δθ2值的每個(gè)組合，ν1和ν2再配合使用施工船采集的人工操作數(shù)據(jù)標(biāo)定。通過(guò)采集Δθ1和Δθ2值的不同組合而生成的所有ν1和ν2數(shù)據(jù)點(diǎn)集，即調(diào)速集合。然后，根據(jù)Δθ1和Δθ2以及ν1和ν2值的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法自動(dòng)生成ANFIS。

表2 ANFIS 耙臂角度誤差對(duì)應(yīng)絞車(chē)速度建模的輸入、輸出變量與范圍表Table 2 Input and output variables and range table of the error of the ANFIS trailer arm angle corresponding to the winch speed modeling

3.2 控制器表現(xiàn)效果

如圖7 所示，在給定耙頭跟隨起伏地形的任務(wù)，控制系統(tǒng)將使用訓(xùn)練有素的ANFIS 網(wǎng)絡(luò)作為參考，就像查找表一樣，給定耙臂頂端的所需位置，以確定耙臂的角度必須是什么。明確萬(wàn)向節(jié)所需角度和當(dāng)前角度后，ANFIS 系統(tǒng)將適當(dāng)?shù)乜刂剖辗虐翌^纜繩，以將其移動(dòng)到所需位置。耙臂角度控制系統(tǒng)使用的2個(gè)ANFIS 網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練，并被部署到一個(gè)模擬系統(tǒng)中，該系統(tǒng)控制雙鉸點(diǎn)耙臂的角度，以跟蹤地形塊。

圖7 ANFIS 耙臂角度控制動(dòng)態(tài)過(guò)程的截圖Fig.7 Screenshot of the ANFIS trailer arm angle control dynamic process

為了便于根據(jù)實(shí)時(shí)深度來(lái)配置耙臂角度，可以四處移動(dòng)要跟蹤的地形塊，即圖7 中的橢球塊。將地形塊移動(dòng)到不同的深度，并通過(guò)將耙頭從其當(dāng)前位置移動(dòng)到地形塊新位置上的最近點(diǎn)來(lái)觀察系統(tǒng)響應(yīng)情況。另外，只要所要跟蹤的地形塊位于“·”標(biāo)記點(diǎn)內(nèi)，系統(tǒng)響應(yīng)平穩(wěn)，“·”表示用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格。一旦地形塊移動(dòng)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍之外，ANFIS 網(wǎng)絡(luò)就會(huì)做出不可預(yù)測(cè)的響應(yīng)。為了避免此類(lèi)不可預(yù)測(cè)性和不穩(wěn)定性問(wèn)題，必須根據(jù)預(yù)期的配置范圍生成數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語(yǔ)

耙臂角度自適應(yīng)控制系統(tǒng)是人工耙臂控制系統(tǒng)的延伸，實(shí)現(xiàn)耙頭深度跟蹤地形的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定，同時(shí)實(shí)現(xiàn)耙中角度控制以及耙頭對(duì)地角度控制?？９T在同一航道上預(yù)先于系統(tǒng)設(shè)置耙頭與泥面之間的期望角度以及上耙臂與下耙臂的期望夾角，控制算法接管絞車(chē)啟動(dòng)和停止及調(diào)速手柄并實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)。

本文將自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理算法引入到耙吸挖泥船疏?？刂祁I(lǐng)域，將其應(yīng)用到耙吸挖泥船關(guān)鍵設(shè)備耙臂絞車(chē)控制。通過(guò)算法設(shè)計(jì)與仿真分析，明確了耙臂絞車(chē)控制的可行性以及有效性。