Thanh bên bài viết
NGHIÊN CỨU BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MÔ HÌNH ĐỂ TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ ĐỘNG TÀU BIỂN (A STUDY ON ENERGY-EFFICIENT MODEL PREDICTIVE CONTROL FOR MARINE VESSEL DYNAMIC POSITIONING SYSTEM)
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Bài báo trình bày nghiên cứu thiết kế và đánh giá bộ điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) hướng tới tiết kiệm năng lượng cho hệ thống định vị động (Dynamic Positioning - DP) của tàu biển. Trên cơ sở mô hình động lực học phi tuyến của tàu trong mặt phẳng ngang, bài toán điều khiển MPC được xây dựng nhằm bảo đảm khả năng bám quỹ đạo mong muốn đồng thời thỏa mãn các ràng buộc về lực và mô men điều khiển của cơ cấu chấp hành. Bài toán phân bổ lực đẩy được tích hợp để chuyển đổi lực điều khiển tổng sang các lực tác động riêng lẻ của các chân vịt.
Hiệu quả của bộ điều khiển MPC được đánh giá thông qua các kịch bản mô phỏng điều khiển tàu di chuyển từ điểm A đến điểm B trong điều kiện có nhiễu môi trường. Kết quả mô phỏng được so sánh với bộ điều khiển PID truyền thống dựa trên các chỉ tiêu như quỹ đạo chuyển động, lực và mô men điều khiển, tổng lực cũng như tổng năng lượng tiêu thụ. Kết quả cho thấy bộ điều khiển MPC bảo đảm độ chính xác bám quỹ đạo tương đương PID, đồng thời tạo ra tín hiệu điều khiển trơn hơn, tuân thủ tốt các ràng buộc và giảm đáng kể tổng lực cũng như năng lượng tiêu thụ, qua đó khẳng định ưu thế của MPC trong nâng cao hiệu quả năng lượng và độ tin cậy của hệ thống định vị động tàu biển.
Abstract
This paper presents the design and evaluation of an energy-efficient Model Predictive Control (MPC) scheme for marine vessel Dynamic Positioning (DP) systems. Based on the nonlinear horizontal-plane dynamic model of the vessel, the MPC problem is formulated to ensure accurate trajectory tracking while explicitly satisfying constraints on control forces and moments imposed by the actuators. In addition, a thruster allocation scheme is integrated to distribute the total control forces and moments into individual thruster commands.
The performance of the proposed MPC controller is evaluated through simulation scenarios in which the vessel is required to move from an initial point to a desired target position under environmental disturbances. The simulation results are compared with those obtained using a conventional PID controller in terms of trajectory tracking performance, control forces and moments, total control effort, and cumulative control energy consumption. The results demonstrate that the MPC controller achieves comparable trajectory tracking accuracy to the PID controller while generating smoother control signals, strictly respecting actuator constraints, and significantly reducing the total control force and energy consumption. These results confirm the effectiveness and superiority of the MPC-based approach in improving energy efficiency and operational reliability of marine vessel dynamic positioning systems.
Keywords: Dynamic Positioning (DP), Model Predictive Control (MPC), Energy efficiency, Thruster Allocation.
Từ khóa
Định vị động, điều khiển dự báo mô hình MPC, tiết kiệm năng lượng, Phân bổ lực đẩy
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
[2] T. I. Fossen (2002), Marine Control Systems: Guidance, Navigation and Control of Ships, Rigs and Underwater Vehicles, Marine Cybernetics.
[3] E. F. Camacho, C. Bordons (2007), Model Predictive Control, Springer.
[4] J. Rawlings, D. Mayne (2009), Model Predictive Control: Theory and Design, Nob Hill Publishing.
[5] Gao, X., & Li, T. (2024), Dynamic Positioning Control for Marine Crafts: A Survey and Recent Advances. Journal of Marine Science and Engineering, Vol.12(3), 362.
[6] Ye, Y., Wang, Y., Wang, L., & Wang, X. (2023), A Modified Predictive PID Controller for Dynamic Positioning of Vessels with Autoregressive Model. Ocean Engineering, Vol. 284, 115176,.
[7] H. J. Ferreau, H. G. Bock, M. Diehl, (2008), An online active set strategy to overcome the limitations of explicit MPC, International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol.18, No.8, pp.816-830.
[8] Q. Hu, C. Hu, X. Li, et al. (2015), Adaptive Fuzzy Controller Design for Marine Dynamic Positioning System of Vessels. Applied Ocean Research.
[9] Shi, Q., Hu, C., Li, X., Guo, X., & Yang, J. (2023), Finite-time Adaptive Anti-disturbance Constrained Control for Dynamic Positioning. Ocean Engineering, 2023
[10] T. D. Nguyen and K. D. Do, (2023), Dynamic positioning of ships with actuator constraints: A non-linear model predictive control approach, International Journal of Systems Science, Vol.54, No.2, pp.312-328.
[11] Nguyễn Hữu Quyền (2019), Nghiên cứu giải pháp điều khiển bám quỹ đạo tàu thủy có ràng buộc tín hiệu và bất định hàm ở đầu vào, Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam.
[12] H. Wang et al., (2024), Fast nonlinear model predictive control for ship path following with safety constraints, Control Engineering Practice, Vol.142, p. 105741.
[13] T. D. Nguyen and K. D. Do, (2023), Dynamic positioning of ships with actuator constraints: A non-linear model predictive control approach, International Journal of Systems Science, Vol.54, No.2, pp.312-328.
[14] J. Kim and H. Myung, (2024), Reinforcement learning-based energy-efficient dynamic positioning for autonomous surface vessels, Journal of Marine Science and Engineering, Vol.12, No.1, p. 45.
[15] S. Li and R. R. Negenborn, (2023), Distributed nonlinear model predictive control for cooperative dynamic positioning of multiple marine vessels, Ocean Engineering, Vol.285, p. 115402.