机械工程学报 ›› 2026, Vol. 62 ›› Issue (13): 144-154.doi: 10.3901/JME.260692
陈夏非1, 曾海1, 王瑛涛1, 姜雪1, 刘小平1, 张立杰1,2
CHEN Xiafei1, ZENG Hai1, WANG Yingtao1, JIANG Xue1, LIU Xiaoping1, ZHANG Lijie1,2
摘要: 电液伺服Stewart平台能够抵消船舶或海上设备在波浪作用下的运动,为海上作业提供稳定的工作环境。然而,海况的强动态性、Stewart平台各支腿之间的强耦合性以及电液伺服系统参数的非线性,使精确的波浪补偿控制极具挑战。为此,本文提出了一种基于舰船运动预报的在线自适应模型预测控制策略。首先,建立融合一维与二维舰船运动特征的卷积神经网络-长短期记忆网络(One-dimensional-two-dimensional convolutional neural network-long short-term memory,1D-2D-CNN-LSTM)舰船位姿预测模型;然后,构建基于递推最小二乘算法的液压驱动单元自适应模型预测控制(Adaptive model predictive control,AMPC)策略;最后,将舰船位姿预测与自适应模型预测控制相结合,形成海浪补偿预测控制框架。实验结果表明:在 4 级海况随机激励下,与传统模型预测控制(Model predictive control,MPC)波浪补偿算法相比,所提控制策略在六自由度上的平均绝对误差降低了 56%~81%,均方根误差降低了 55%~80%。
中图分类号: