半潜式钻井平台推力分配优化算法研究.pdf

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1、中文摘要 摘要 随着石油开采事业向更深海域的进军，传统的锚泊定位系统已经不能满足深 海钻井平台正常作业的要求。动力定位系统具有不受海水深度影响、定位准确快 速、操作方便等优点，其定位技术成为近年来深海石油开采的关键技术之一。推 力分配作为动力定位系统的一个重要部分，需要满足推进器产生推力总值能够抵 消外界环境干扰力的基本要求，并且使系统功耗最小。 本文以配有8 个全回转推进器的“海洋石油9 8 1 “ 为对象，基于模拟退火粒子 群混合优化算法，对动力定位系统推力分配智能优化技术进行研究。本文的主要 工作有以下几个方面： 1 、在深入分析平台运动特性的基础上建立了半潜式钻井平台动力定位系统的 数

2、学模型，给出了风、浪、流等环境干扰力的计算方法，然后对模型进行了仿真 验证。仿真结果表明所建立数学模型的正确性。 2 、在深入分析推力分配系统工作原理的基础上，针对半潜式钻井平台推力执 行机构特点和推进器布局情况，建立推力分配的数学模型。 3 、针对粒子群优化算法易陷入局部最优的问题，结合模拟退火算法，设计模 拟退火粒子群混合优化算法，并采用基准测试函数对该算法进行了测试。结果表 明混合优化算法的有效性。 4 、针对推力优化分配问题，提出基于动态优化区域的模拟退火粒子群混合优 化算法。通过引入惩罚因子自适应权值，重新修订目标函数，提高推进器产生推 力跟踪控制指令的动态性能。 5 、基于M a

3、t l a b S i m u l i n k 仿真环境，搭建了半潜式钻井平台动力定位系统推力 分配仿真模型，并针对不同海况进行了推力分配仿真实验。仿真结果表明推力分 配优化算法的有效性。 最后，对本文的研究工作进行了系统全面的总结，并指明了今后的研究方向。 关键词：半潜式钻井平台；动力定位；推力分配；混合优化算法 心- 砂 一 英文摘要 A B S T R A C T A st h ed e v e l o p m e n to fo i le x p l o r a t i o nt od e e p e ro c e a n ，t h et r a d i t i o n a lm o

4、o r i n g p o s i t i o n i n gs y s t e mf o ro c e a ne n g i n e e r i n gs y s t e mc o u l dn o tm e e tn e wr e q u i r e m e n t so f n o r m a lo p e r a t i o nf o rd r i l l i n gp l a t f o r m D u et oi t si n d e p e n d e n c eo nd e p t ho fw a t e r ， a c c u r a t ea n df a s t p o

5、s i t i o n i n g a n dc o n v e n i e n t o p e r a t i o n ，d y n a m i cp o s i t i o n i n g s y s t e m ( D P S ) b e c o m e sak e yt e c h n o l o g yt o s o l v et h e p r o b l e m o fd e e p - s e ao i l e x p l o i t a t i o n T h r u s ta l l o c a t i o ns y s t e mi sa ni m p o r t a n

6、 tp a r to ft h eD P S T h et o t a lf o r c e g e n e r a l i z e db yt h r u s t e r ss h o u l dc o u n t e r a c te n v i r o n m e n ti n t e r f e r e n c e sa n dt h ep o w e r c o n s u m p t i o no ft h es y s t e mi sm i n i m i z e d F o c u s i n go nt h e “O f f s h o r eO i l9 81 ”w i

7、t he i g h ta z i m u t ht h r u s t e r s ，t h ei n t e l l i g e n t o p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g yo ft h r u s ta l l o c a t i o ni ss t u d i e db a s e do nah y b r i do p t i m i z a t i o n a l g o r i t h mw h i c hc o m b i n e st h es i m u l a t e da n n e a l i n g ( S A ) a

8、 l g o r i t h ma n dp a r t i c l es w a l l T I o p t i m i z a t i o n ( P S O ) a l g o r i t h m T h em a i nc o n t r i b u t i o n sa r ea sf o l l o w s ： 1 T h em a t h e m a t i cm o d e li se s t a b l i s h e db a s e do nt h ea n a l y s i so ft h em o v e m e n t p r i n c i p l e so f

9、s e m i s u b m e r s i b l ed r i l l i n gp l a t f o r m ，a n da l s ot h ec a l c u l a t i o nm o d e l so f e x t e m a lf o r c e ss u c ha sw i n d ，w a v e ，a n do c e a nc u r r e n ta r eg i v e n T h e ns i m u l a t i o n sa r e p r e s e n t e d t os h o wt h ec o r r e c t n e s so ft

10、 h em a t h e m a t i cm o d e l 2 B a s e do nt h ea n a l y s i so ft h et h r u s ta l l o c a t i o ns y s t e m ，m a t h e m a t i cm o d e lo f t h r u s ta l l o c a t i o ni se s t a b l i s h e da c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c sa n dl a y o u to ft h r u s t e r s 3 Ah

11、y b r i da l g o r i t h mi sp r o p o s e dc o m b i n gP S Ow i t hS A ，w h i c hC a ne f f e c t i v e l y s o l v et h ep r o b l e mo fr u n n i n gi n t ol o c a le x t r e m u me a s i l yf o rP S O ，a n db e n c h m a r k f u n c t i o n sa r eu s e dt od e m o n s t r a t et h ee f f e c t

12、i v e n e s so ft h eh y b r i da l g o r i t h m 4 T h eh y b r i do p t i m i z a t i o na l g o r i t h mi su s e df o rt h et h r u s ta l l o c a t i o nb a s e do n d y n a m i co p t i m i z a t i o nr e g i o n T h eo b j e c t i v ef u n c t i o ni sm o d i f i e db yi n t r o d u c i n gt

13、h e p e n a l t yt e r ma d a p t i v ew e i g h t ，a n dt h e r e f o r et h ed y n a m i cp e r f o r m a n c eo ft h r u s t g e n e r a t e db yt h r u s t e r sm e e t i n gc o n t r o lc o m m a n d i si m p r o v e d 5 T h es i m u l a t i o nm o d e lo ft h et h r u s ta l l o c a t i o ni s

14、d e s i g n e df o rs e m i s u b m e r s i b l e d r i l l i n gp l a t f o r mb a s e do nM a t l a b S i m u l i n k , a n dt h e ns i m u l a t i o n sa r ep r o v i d e dt od e m o - 英文摘要 n s t r a t ei t se f f e c t i v e n e s sf o r t h eD Ps y s t e mi nd i f f e r e n to c e a n i cc o n

15、d i t i o n s F i n a l l y , r e s e a r c hw o r kp r e s e n t e di nt h et h e s i sh a sb e e nc o n c l u d e dc o m p r e h e n s i v e l y a n df u r t h e rr e s e a r c ha s p e c ti sp o i n t e do u t K e yW o r d s ：S e m i s u b m e r s i b l eD r i l l i n gP l a t f o r m ；D y n a m

16、i cP o s i t i o n i n g ；T h r u s t A l l o c a t i o n ；H y b r i dO p t i m i z a t i o nA l g o r i t h m ， - U - 目录 目录 第1 章绪论1 1 1 课题背景及意义1 1 2 半潜式钻井平台推力分配方法研究现状2 1 3 本文主要研究工作4 第2 章半潜式钻井平台动力定位系统的数学模型5 2 1 半潜式钻井平台动力定位系统5 2 2 半潜式钻井平台动力定位数学模型6 2 3 环境载荷模型10 2 3 1 风载荷1 0 2 3 2 波浪载荷1 2 2 3 3 流载荷1 3

17、2 4 推力分配P I D 控制器设计1 3 2 5 半潜式钻井平台定位仿真1 4 2 6 本章小节1 9 第3 章半潜式钻井平台推力分配优化算法研究2 0 3 1 半潜式钻井平台推力分配系统2 0 3 1 1 推力分配原理2 0 3 1 2 推力分配执行机构2 1 3 1 3 推力分配数学模型2 2 3 2 模拟退火粒子群混合优化算法2 5 3 2 1 标准粒子群优化算法2 5 3 2 2 模拟退火优化算法3 5 3 2 3 模拟退火粒子群混合优化算法4 1 3 3 基于混合优化算法的推力分配实现4 5 3 3 1 推力分配动态优化区域4 5 3 3 2 推力优化分配的目标函数4 6 3 3

18、 3 推力优化分配算法实现4 8 3 4 本章小结。5 0 第4 章半潜式钻井平台推力优化分配仿真研究5 1 4 1 不同海况时的推力分配仿真5 1 4 2 不同目标函数参数的仿真分析。6 5 目录 4 3 本章小结6 6 结论6 7 参考文献6 9 附录A 风力参数表：7 3 致j 射7 7 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 第1 章绪论 1 1 课题背景及意义 随着陆地和近海油气资源的日益枯竭，大规模开发利用深海油气资源便成为 了时代的新主题，而且正逐步成为世界各国科技竞争的焦点。国际上一般将水深 超过+ 3 0 0 米海域的油气资源定义为深水油气，1 5 0 0 米水深以上为超水深。据

19、有关 资料显示，我国海上石油资源量约为4 5 0 多亿吨，天然气资源量约为1 4 万亿立方 米，其中南海以占有油气资源总量的三分之一居首，而且将近7 0 蕴藏于深海区 域。因此，深海油气资源的开发是我国未来能源战略的重中之重，海洋油气开发 设备的建设与研制成为保障这一能源战略的关键之一。 海洋油气资源的开发是从浅海逐渐过渡到深海的。早期的海洋石油开发主要 是面向近海海域，传统的导管架和重力式等平台就可以满足其钻采需求，此时的 钻井平台主要使用锚泊定位方式。直至上世纪6 0 年代深海油气才逐渐被开发。开 发深海油气资源所面临的海洋环境更加严峻，因此需要更为先进和可靠的设备来 完成，此时出现的钻采

20、设备主要有：张力腿平台( T L P ) 、S p a r 、半潜式平台 ( S e m i s u b m e r s i b l e ) 等。其中，半潜式平台是深海钻井作业中最主要的一种平台， 主要由浮体、立柱、甲板及上层建筑所组成，应用动力定位系统进行钻井作业。 传统的锚泊定位是依靠抛入海底的锚对海底淤泥的抓力来抵抗作业平台所受到的 外界干扰力，因此这种定位方式结构简单，不需要其它复杂的控制设备或推进设 备，经济性好。但是锚泊定位的缺点同它的优点一样明显：抛锚、起锚费时费 力，机动性比较差，且锚泊系统的抓底力会随着水深的增加而减弱，同时对定位 工具锚链的要求也变得更高，相应地定位费用剧增

21、【2 0 1 。而动力定位方式只需依赖 于自身的推进器系统不需要借助外力，应用这种方式定位的钻井平台建造和维持 费用较高，不过可控性和可操纵性比较强，而且具有广泛的适用性和良好的机动 性，即使在更深的海域，同样可以承担钻井和生产任务，其定位成本也不会随着 水深增加而增加，因此动力定位系统的研究意义显得越来越明显。 第1 章绪论 半潜式钻井平台动力定位系统主要由三部分组成：测量系统，控制系统及推 力分配系统【l 】。作为系统的主要组成部分，推力分配是将系统控制器计算得到的 推力和推力矩控制指令经过推力分配方程转换为推进器执行信号，然后传送给平 台上的各个推进器，以抵消外界环境干扰力的过程【2 1

22、 。如果推进器能够产生任何 方向并且任何大小的推力，那么仅用两个推进器就可以满足推力系统的需求。但 是推进器是一个机械设备，受诸多因素的影响不可能产生无限制大小的推力，并 且平台工作时的可靠性能是必须加以考虑的，所以半潜式钻井平台配置的推进器 数目不能过少，一般情况下多于5 个，此时的推力系统是一个过驱动系统，就需 要考虑推力分配逻辑问题。 综上所述，推力分配在半潜式钻井平台定位系统中有着举足轻重的作用，它 提供给平台定位所需的推力以抵消外部环境干扰力，同时决定着定位系统的可控 性，及系统的功率消耗。但是，能否将控制指令快速准确地分配给推力系统的各 个推进器，并且达到整个半潜式钻井平台定位系统

23、功耗最小，取决于推力分配算 法的优劣，因此对于推力分配的优化算法研究显得尤为重要。 1 2 半潜式钻井平台推力分配方法研究现状 半潜式钻井平台定位系统中，推力分配是指针对定位系统中的多个推进器， 在允许的时间里，同时在考虑诸多物理约束的条件下，计算出安装在平台上的每 个推进器应该在什么方向上产生多大的推力，而且找出可能的多个推力和方向组 合中最好的那一种分配，并产生相应的执行指令。基于推力优化分配目标函数的 不同，目前国内外对推力优化分配方法的研究主要分为两大类： 1 、未考虑避免奇异值 早期的推力优化分配目标函数均是以功耗为主，同时考虑推力误差线性约束 或是是将推力误差转化为惩罚项加入到目标

24、函数中，此时推力分配的可行域是凸 优化区域，所以对于优化算法是没有太多限制的。文献 3 】以最小化功率消耗和推 力误差为目标函数，将序列二次规划法运用到装有5 个全回转推进器的船舶推力 分配系统中，并通过仿真实验验证了该算法能够快速精确地完成推力分配任务。 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 文献 4 提出的线性规划法，文献 5 】提出的拉格朗日乘子法，均可以解决推力分配 这一多变量多约束问题。 2 、考虑避免奇异值 目标函数中避免奇异值一项的引入主要是针对推力分配可能出现导致系统暂 时不可控现象这一问题。该项的引入使得推力优化分配区域变成了非凸集【6 】，从 而导致一些优化方法不可使用，这时

25、相应的出现了一些对策。文献 6 】针对该问 题，提出了局部序Y U - - - 次规划法，仿真实验表明该方法在降低功耗的同时提高了 动力定位系统的可操纵性，同时也避免了奇异值。文献 7 】提出了奇异值分解法， 通过对推力分配模型的伪逆进行分析得到，分解后的奇异值越小，则推力控制指 令到实际所需分配的推力越大以致于被认为是不可行的，从而避免了奇异值的出 现，文中最后通过仿真实验证明了该方法的有效性。文献 8 和文献 3 2 1 针对装有 8 个全回转推进器的定位平台提出了智能优化的推力分配方法遗传算法，仿 真结果表明该方法满足定位系统的推力需求，并且降低了能耗，同时禁区的设置 减少了相邻推进器之

26、间的影响。 通过对国内外推力分配方法的研究分析可知，推力分配是一多变量多约束的 优化问题，而智能优化算法比较擅长于解决此类问题，还不用考虑优化区域是否 凸集的问题，并且已经有前人将遗传算法成功应用于此。由于遗传算法的收敛速 度较慢，且编码比较麻烦，针对定位系统推力分配这一规模较大的优化问题，其 工作量会变得更大。于是本文提出采用收敛速度较快的粒子群优化算法，由于采 用实数编码，且算法核心为速度和位置更新公式，所以该算法简单并且易于工程 实现。但是粒子群优化算法极易陷入局部最优，针对该问题，结合模拟退火能够 及时跳出局部极值点这一优势，本文提出了模拟退火粒子群混合优化算法。 本文的研究对象是已投

27、入南海进行钻井作业的“海洋石油9 8 1 “ 半潜式钻井 平台。该平台既可以在浅海区域进行钻井作业，也可以进行深海钻井作业，相应 地使用锚泊定位方式和动力定位方式。本文主要是研究平台应用动力定位系统进 行钻井作业时8 个全回转推进器的推力优化分配问题。推力分配优化目标是以最 小化功率消耗和推力误差为主，同时考虑减少推进器的磨损和避免系统出现奇异 第1 章绪论 结构；每个推进器需要优化推力和推力角两个变量，总过1 6 个未知变量；同时需 要考虑每个推进器的物理约束，包括推力极限、推力变化速率、推力角度旋转速 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 第2 章半潜式钻井平台动力定位系统的数学模型 半潜式

28、钻井平台动力定位系统数学模型的建立是对整个定位系统进行深入研 究的理论依据和试验基础。钻井平台是置于海上作业，所以对模型的研究需要从 刚体运动学和动力学两个方面来讨论。 本章首先描述了半潜式钻井平台定位系统的组成及建立模型所需要的坐标系 统，然后建立了钻井平台动力定位的数学仿真模型，给出了风、浪、流等环境干 扰力的仿真模型，进一步设计了P I D 控制器，最后对定位系统的数学模型进行了 仿真验证。 2 1半潜式钻井平台动力定位系统 动力定位系统( D y n a m i cP o s i t i o n i n gS y s t e m ，D P S ) 被国际海事组织( I M O ) 定义

29、为“仅依赖自身推进系统而自动控制动力定位设备位置和艏向的系统”【1 7 】。 该系统主要由以下三个子系统构成【9 】【1 2 】【1 4 】： ( 1 ) 测量系统。测量系统包括位置测量系统和传感器系统。位置测量系统是 测量定位对象位置和姿态的，比较常用的有全球卫星定位系统( G P S ) 、水声定位 系统、无线电定位系统、激光定位系统、张紧锁定位系统、数字电罗经等：传感 器系统是测量平台运动状态及外界环境干扰的相对运动，常用的有运动参考单元 ( M R U ) 、垂直参考单元( t U ) 、风向风速仪、多普勒计程仪等。 ( 2 ) 控制系统。动力定位系统的控制器是定位系统的核心部分。控制

30、器根据 测量系统得到的位置和姿态信号，将其与期望值作比较，依据偏差控制规律进行 实时计算，得到系统定位作业所需要的推力和推力矩控制指令。动力定位的控制 器可以用经典控制理论和现代控制理论方法来设计，如P I D 控制、鲁棒控制以及 广义预测控制等。 ( 3 ) 推力分配系统。推力分配系统包括对于控制器给定的推力指令的分配及 推力执行机构。分配是指依据一定的分配方法将推力和力矩指令分配给平台上的 各个推进器，使其执行相应的转速和角度指令信号，从而产生定位系统保持定位 第2 章半潜式钻井平台动力定位系统的数学模型 对象位置和姿态所需要的推力和力矩。定位系统的执行机构由数个推进器组成， 其类型包括吊

31、舱推进器、全回转推进器等。 动力定位系统的原理框图基本上是一样的，本文研究对象半潜式钻井平台动 力定位系统的原理框图如图2 1 所示【2 l 】。 图2 1半潜式钻井平台动力定位系统原理框图 F i g 2 1 S c h e m a t i cd i a g r a mo ft h es e m i - s u b m e r s i b l ep l a t f o r mD P S 在平台动力定位过程中，平台的位置和艏向由位置测量系统获得，控制器依 据测量信息与期望值的偏差和控制算法计算得到广义推进控制指令，推力分配系 统按照推力分配逻辑，将推进力和力矩指令分配到各个推进器上，推力执行机

32、构 依据分配指令产生推力，最终实现平台定位。因此，动力定位系统的关键性问题 可总结为以下三个方面：一是精确的位置参考系统及传感器系统；二是适应性强 的自动控制方法；三是最优推力分配逻辑。本文主要研究第三个方面，不过推力 分配方法是否有效，是需要用钻井平台控制系统来进行验证的，而平台数学模型 是这一切可行的基础。 2 2 半潜式钻井平台动力定位数学模型 1 、平台动力定位系统的坐标系统 为了研究钻井平台动力定位系统，需要建立描述平台运动的坐标系统。平台 定位问题有：一，运动学问题，即平台位置、速度、加速度，以及姿态、角速度 随时间变化的问题；二，动力学问题，即平台运动位置和姿态如何跟随所受力和

33、力矩作用而改变的问题。在本文平台定位设计研究过程中，主要应用三种坐标 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 系： ( 1 ) 北东( n o r t h e a s t d o w n ，N E D ) 坐标系。该坐标系以大地作为参考系， 故也称为地面坐标系，其原点可选海中任意一点，坐标轴N 轴和E 轴置于水平面 内，分别指向正北和正东方向，D 轴垂直于N 轴和E 轴构成的坐标平面向下： ( 2 ) 船体( b o d y ) 坐标系。这是一种运动坐标系，一般用符号o x y z 表示。 船体坐标系固定于船体上，随船运动而变化，它的原点一般取在船的重心处。对 于平台而言，原点同样取在平台的重心处

34、，坐标轴的方向与惯性主轴一致。纵轴 O X 取在与平台下浮体方向平行的纵向剖面内，方向两头均可，且平行于水平面； 横轴o y 与纵向剖面垂直，与O X 正向相差9 0 。，且平行于水平面；垂直轴O Z 也在 纵向剖面内，指向平台底部方向，与水平面垂直。下文中均称为平台坐标系。 ( 3 ) 船体平行( v e s s e lp a r a l l e l ，V P ) 坐标系。该坐标系原点与北东坐标系原 点重合，即原点固定，坐标系各坐标轴与船体坐标系平行，即轴E x p 平行于轴 O X ，轴E y p 平行于轴o y ，轴E z p 平行于轴O Z ，如图2 2 所示。 ， ? 忿 D z p

35、 图2 2 空间坐标系统 F i g 2 2S p a t i a lC a r t e s i a nc o o r d i n a t es y s t e m s 将图2 2 空间坐标系统投影到x - Y 平面内，得到如图2 3 所示的投影坐标图示。 图中，和Y r 为平台在北东坐标系下的位置表示，而X 和Y 为平台在平台平行坐 标系下的位置表示，两者之间的转换关系在接下来的数学模型中会有介绍。 第2 章半潜式钻井平台动力定位系统的数学模型 东 图2 3 平台运动在x y 平面的投影 F i g 2 3X Yp l a n ec o o r d i n a t es y s t e mf

36、 o rp l a t f o r m 2 、平台动力定位数学模型 当半潜式钻井平台置于海上时，在外界环境力的作用下会产生六自由度的运 动【l 】，定义为纵荡( S u r g e ) 、横荡( S w a y ) 、垂荡( H e a v e ) 、横摇( R o l l ) 、纵 摇( P i t c h ) 、艏摇( Y a w ) ，如图2 4 所示【3 3 1 。 图2 4 平台六自由度运动示意图 F i g 2 4 D i a g r a mo fs i xd e g r e e sf r e e d o mm o v e m e n to fp l a t f o r m 由于本

37、文主要研究钻井平台在海平面内的运动，所以只需要控制平台的纵 荡、横荡和艏摇运动。平台三自由度非线性数学模型可表示为： 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 矿：艺凇v ) v 包- ， I M 船矿+ (= 式中，r = I x ，Y ，缈】T ，表示北东坐标系下平台的位置和艏向角； ，= 【甜，】T 表示平 台坐标系下平台的速度和角速度；R ( y ) 为旋转矩阵，用来进行北东坐标系与平台 坐标系的转换；= 【x ，Y ，】1 = 巧+ 疋+ 弓为合外力和力矩的矢量形式，其中 巧为平台所受的水动力和力矩，表达式为乃= 一心谚一巴( y ) y D ( y ) y g ( 7 7 ) ， M A

38、 为水动力系统惯性矩阵，巴( y ) 为水动力科里奥利向心力，D ( y ) 为水动力阻 尼系数矩阵，g ( r ) 为重力浮力引起的力和力矩矢量；毛= 乙耐+ k + 正为 风、浪、流等外部环境因素的作用力矢量；弓为平台推力系统的力和力矩矢量； 为平台的惯性矩阵；V ) 为平台的科里奥利向心力矩阵。 整理模型表达式可得： k c y 渊| | ：甜弓 旺2 ) 式中，M = M 胎+ 心，C ( v ) = c 船( y ) + c A ( y ) 。对于动力定位的半潜式钻井平 台，其运动速度是L - g 较低的( U 0 ) ，可假设平台所受到的阻尼是线性的，且二 次速度项c ( y )

39、y 是可以忽略的。进而得到了本文所研究钻井平台的动力定位控制 模型： k 发掣乏+ 耳 晓3 ， 将该模型转换到平台平行坐标系下【l 】【1 2 】，可得 f 戈= A x + B 甜+ 肌 甜= 乃 ( 2 4 ) 【W - - 疋 第2 章半潜式钻井平台动力定位系统的数学模型 式中，x = 7 7 p T ，y T 1 ，为北东坐标系下的位置姿态在平台平行坐标系下分解得 到的矢量，即= 讳，Y p ， 1 = R T ( 少) 刁。模型中矩阵具体形式如下： 咪。钟：3 x 3 丁1 制烈咖降掣； ( 2 - 5 ， 最终北东坐标系下的位置通过式刁= R ( 沙) 仉计算得到。 2 3 环境

40、载荷模型 速用巧表示，风向用表示，并且规定北风的忻为0 。，东风的为9 0 。，以此 又叫风舷角，表示为。是珞相对于平台艏向的来流角，规定风自平台左侧 吹来时 0 ，自右侧吹来时 1 时，l i mP 1 和1 i mP 2 不存在，故缸( f ) ) 嵩发散。 t - 4 , + o of + ( 3 3 1 ) 当w = 1 时，l i me l = l i r a l t c o s ( t O ) + j s i n ( t O ) 不存在，同理，l i me 2 不存 1+t+t-+oo 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 在，故缸( f ) ) 高发散。 当0 W 0 时，e 1

41、、e 2 为实数。 当( 妒一w 一1 ) 2 4 W = 0 时，w 0 ，贝0 制I _ I 半I 3 3 ， 当o w 0 时，分三种情况给予讨论 a 当q o = w + l 时 蚓l = 蚓I = 一w ( 3 3 5 ) 为保证上式成立和m a ) 【( 怜| | ，I | P ：0 ) w + l 时，m a x ( e ， ，恢I I ) = 恢I I ，即只需保证恢I | 0 时，收敛区域为一1 0 ，2 w - 矗p + 2 0 ，( 伊一W 一1 ) 2 4 w 0 所围成的区域，在此区域内有 l i m 埘) = 熙p 一 岛( 巳一w ) + k 2 e t 2 (

42、e 2 一w ) 纠= P ( 3 4 8 ) 综合q 、e 2 为虚数和实数的情况，在满f f 二- I 0 ，缈 0 的 情况下有 l i mz ( f ) = t l i m p _ 毛( q w ) + k 2 e t 2 ( e ：- w ) 序) = P ( 3 4 9 ) 当W 和够在该收敛区域时，无论粒子处于什么样的初始位置和有什么样的初始 速度，粒子都会收敛到极值点。 3 、算法特点 粒子群优化算法的速度和位置更新公式是算法的核心内容，表明了该算法的 优化过程，也在一定程度上体现了该算法的特剧4 8 1 。 ( 1 ) P S O 算法原理简单，只有两个更新公式，收敛速度比较

43、快，且采用实数 编码，易于工程实现。 ( 2 ) 通过引入惯性权重，使得算法搜索能力增强。而且不同形式的惯性权 重，对算法的优化性能也不同，因此可以通过选取适当的惯性权重来提高算法性 能。 ( 3 ) 由于算法优化原理简单，使得算法极易陷入局部最优点，从而导致搜索 精度不高。此时需要借助其它的一些机制，如多次重启等，使得算法能够及时跳 出局部最优。本文采用粒子群算法和模拟退火算法结合的方式。 3 2 2 模拟退火优化算法 l 、算法原理 模拟退火( S i m u l a t e dA n n e a l i n g ，S A ) 算法源于对热力学中退火过程的模拟， 是一种通用的、对局部搜索算

44、法进行了扩展的随机搜索算法。物理退火过程是指 随温度的缓慢降低，金属由高能无序的状态变为低能有序的固体晶态的过程，一 般由三部分组成：一、加温过程，其目的是为了增强分子热运动，使其处于高能 第3 章半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 无序状态；二、等温过程，这个过程是为了保证系统在每一个温度下都达到平衡 态，其依据是自由能减少定律“对于与周围环境交换热量而温度不变的封闭系 统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行当自由能达到最小时， 系统就达到了平衡态”【4 3 】；三、冷却过程，这个过程中分子的热运动减弱并逐渐 变得有序从而使得系统能量逐渐下降，当温度降至结晶温度后，分子运动变成了

45、围绕晶体格点的微小振动，液体凝固成固体的晶态，从而得到低能的晶体结构。 对于一个典型的组合优化问题，其目标是寻找一个x ，使得对于觇；Q ， 存在c ( x ) = m i n c ( x ，) ，其中Q = 五，x 2 ，) 为由所有解构成的解空间，c ( 五) 为 解五对应的目标函数值。退火过程与组合优化问题的对应关系如表3 3 所示。 表3 3 组合优化问题的求解与物理退火 T a b 3 3C o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o na n dS A 优化问题 物理退火 解状态 目标函数 能量函数 最优解最低能量状态 设定初始高温 加

46、温过程 基于M e t r o p o l i s 准则的搜索 等温过程 温度参数r 的下降冷却过程 在退火过程中，需要保证系统在每一个恒定温度下都要达到充分的热平衡， 这个过程使用M e t r o p o l i s 等提出的一种以概率来接受新状态的采样法。当系统处 于温度r 时，当前状态i 会依据一定规律产生新状态，两者的能量分别以E 和E ， 来表示，若互 E ，则接受新状态歹为当前状态；否则，以一定的概率 一x p 掣卜受煳，黼为B o l t z m a n n 撇当这种过程在该 温度下经过多次重复，系统将会达到能量较低的平衡态，这种接受新状态的方法 被称为M e t r o p o l i s 准则。 根据上述准则可知，当系统的新状态所对应的能量函数值较小时，系统就会 3 6 半潜式钻井平台推力分配优化算法研究 接受这个新状态；而如果系统新状态所对应的能量函数值较大，系统会以一定概 率选择性地接受这个新状态，即M e t r o p o l i s 准则是用来确定是否接受新解代替 当前解f