基于BP神经网络的深水自升式海洋平台半主动控制方法研究

嵇春艳, 刘 聪

(江苏科技大学 船舶与海洋工程学院, 江苏 镇江 212003)

当前,全球已建与在建的深水自升式平台共有117座[1-2],其中工作水深最深的是创下墨西哥湾168 m水深作业记录的“Rowan Bob Palmer”[3]．我国南黄海、东海以及南海大陆架的水深超过150 m,因此,深水自升式海洋平台的研制和应用是我国海洋工程界发展的热点之一[4-6]．深水自升式海洋平台由于其超长的桩腿,柔性较大,加之在深水区域工作,海洋环境恶劣,因此平台结构振动响应十分明显．这种过大的结构振动响应会严重威胁到平台的安全[7].目前,关于海洋平台振动控制技术的研究成果主要集中在固定式导管架平台结构的控制方法和控制技术方面．文献[8-9]对固定式导管架平台的振动控制问题进行了较多的研究,主要研究了具有鲁棒性能的H2控制方法对导管架平台的过度振动控制效果；基于半主动控制原理磁流变阻尼器对导管架平台的振动控制效果,并将模糊控制理论应用于导管架平台的振动控制并进行了模型实验[10-11].文献[12-13]利用扩展调谐质量阻尼器(ETMD)控制系统对导管架平台的振动响应进行了有效控制.文献[14]有提出了一种新的灰神经网络,并将其作为自适应预测逆控制器应用于导管架式海洋平台的主动控制,有效控制了平台的顶部位移;文献[15]对安装有TLCD的导管架海洋平台进行了振动控制分析,并研究了不同大小和方向的波浪载荷对TLCD的参数优化和减震效果的影响．控制方法的……