基于遺傳算法的海洋地震拖纜避險工況陣列控制研究

李 揚，張維競

(上海交通大學 海洋工程國家重點實驗室，上海 200240)

隨著中國經濟持續快速發展，工業化、城鎮化進程加快，居民消費結構升級換代，能源需求不斷增長，在今后一段時期，能源消費彈性系數難以大幅降低［1］。在陸地資源日漸枯竭的情況下，海洋能源逐漸成為社會的熱點與焦點，海洋地震勘探技術是勘探海洋能源的重要環節［2］。隨著勘探技術的不斷發展，海上石油勘探逐漸朝著精、廣的方向進步。要求在進行地質參數采集時覆蓋更廣的勘探區域，減少巡航的次數，這樣就可以在相同條件下采集更廣區域的地質參數。要達到覆蓋區域廣的目的，即要求負責數據采集和傳輸的拖纜的數目更多、長度更長，目前國內實際應用中一般為4 條拖纜，每條拖纜長度為6 000 m，要求逐漸向8條以及16 條拖纜，每條纜長12 000 m 的方向發展［3-4］。這就對拖纜的精確控制，提出了更高的要求。

在目前對海洋地震拖纜控制器的研究中，美國的Oyvind Hillesund 在2007年發明了一種帶有水翼的拖纜控制器，該控制器可以接收上位機控制指令，并根據命令控制水翼角度變化，實現對拖纜的位置控制［5］。張維競、段磊等改進了之前的控制器，發明了一種新型轉動型拖纜位置控制器，可驅動轉動體繞本體轉動，水翼跟隨轉動體繞本體轉動，這樣就實現了對拖纜的垂直和水平控制［6-8］。在拖纜控制系統的研究中，史斌杰等改進了傳統PID 調節器，建立了基于人工神經元PID 調節器與基于傳統PID 控制方式的仿真程序，對在深度方向上受到干擾的情況下，水鳥的深度位置變化情況進行仿真［9］。苗建明等建立了較為詳細的數學模型和傳遞函數模型，在MATLAB 利用Simulink 對該系統進行了仿真分析［10］。劉濤、張亮等對拖纜的動力學性能做了分析，包括低應力拖纜瞬態動力學分析、復模態振動主動控制研究等［11-13］。吳喆瑩等首次將串級控制引入拖纜控制系統，從理論上提出一套控制策略［14］。

在現有的研究成果中，拖纜系統的組成與結構研究已經較為完備，但在拖纜控制方面，大部分集中于微觀層面“水鳥”小位移振動控制研究，主要通過“下位機”來完成。然而，在實際中，有多種工況需要“上位機”指揮幾個甚至十幾個“水鳥”共同完成，這時就要求上位機能系統的考慮所有相關水鳥的狀態，在保證完成任務的前提下，以最快的速度尋找最優化的控制策略，向各個發出控制指令，這類控制往往有多維輸入和輸出，控制要求復雜，利用常規控制策略往往難以實施。本文即選取一種避險工況進行研究，建立基于遺傳算法的控制策略，并進行遺傳算法計算的關鍵步驟——適應度函數的計算，提出該種工況適應度函數的一般性公式。

1 海洋地震拖纜系統與工作過程

海洋地震拖纜系統由物探船、拖纜、尾標等結構組成。為了實現三維海洋地震勘測，物探船大約以5 節速度拖曳，拖纜通常有幾千米長，并含有大量的傳感器和相關電子設備，沿其長度方向分布。由震源產生的信號直接穿過海水進入海底，反射后，由傳感器接收到的反射信號，然后被發送到的地震勘測船。經過分析得出海底礦藏的精確位置［15］。

拖纜上每隔一段距離有一個拖纜控制器，控制器有兩翼，稱為“水鳥”。水鳥可通過調整兩翼攻角產生升力或轉矩，從而達到調節拖纜位置的目的。

拖纜的控制為一個串級控制，每個水鳥自身有一個簡單的控制器，同時每個水鳥又受到物探船中上位機的控制。上位機根據需要，可以向任意水鳥發出位置(深度、橫向位移)指令，水鳥自身控制器負責對上位機指令的具體執行，具體過程如圖1 所示。

圖1 串級控制系統結構圖Fig.1 Structure of cascade control system

海洋地震拖纜系統的導航定位方法中，豎直方向的定位較為簡單，目前對于水深傳感器的研究相對成熟，較為常見的是基于壓力傳感器的動態深度測量裝置［16］。對于水平位移，往往難以測量，可利用Lyapunov函數方法利用線性變系數雙曲方程描述拖纜系統，控制規律僅僅包括速度和斜率，并不需要難以測量的水平位移，較為容易實施［17］。

2 常見避險工況及處理方法

2.1 工況介紹

物探船、拖纜以及尾標的總跨度長達幾百甚至上千米，物探船在行駛過程中，將會不可避免的遇到各類風險，就需要及時、準確的調整拖纜陣列來規避風險。

假設物探船以5 節速度勻速行駛，其后只有一條拖纜，拖纜上共有4 個水鳥，由前至后編號依次為1 ～4號，最后有一尾標，5 段拖纜長度均為L' ，這時有一浮體正靠近拖纜，很可能與拖纜相撞，造成拖纜破壞。這時就需要上位機迅速做出反應，對水鳥發出指令，調整拖纜陣列，規避該物體，如圖2 所示。

圖2 某避險工況示意Fig.2 Schematic diagram of an emergency condition

上位機經過測算，物體將在X0位置與拖纜發生碰撞，此位置與1 ～4 號水鳥的距離分別為X1～X4，浮體的吃水深度為Y0，水鳥的初始工作深度為Y'i，設1 ～4 號水鳥下潛到的深度為Y1～Y4，水鳥移動后，5 段拖纜的長度分別為L1～L4，如圖3 所示。

圖3 拖纜移動示意Fig.3 Schematic diagram of the movement of streamer

要達到既定目標，只要保證X0位置處拖纜的深度Y'0大于Y0，那么4 個水鳥有很多種下潛方案，即Y1～Y4有多種組合。但在實際中，要考慮兩個重要問題:一個是工作時間，另一個是拖纜承受的張力。工作時間由Y 決定，而拖纜張力由L 決定。所以，控制系統需要滿足一個最優化條件，即均取得最小值，二者的平衡關系通過一個參數λ 來控制，上位機可根據情況緊急程度，在拖纜可承受張力的范圍內，對參數進行修改。

那么，控制系統的結構如圖4 所示。輸入為X1～X4，Y0;輸出為Y1～Y4，同時作為圖1 的輸入信號。

圖4 控制系統結構圖Fig.4 Structure of the control system

2.2 遺傳算法處理與計算

在處理類似第2.1 節中的最優化問題時，遺傳算法發揮著重要作用。遺傳算法是一種仿生學算法，它擅長處理非常復雜的非線性多輸入問題，求解的關鍵在于找到合適的適應度函數［18］。在本問題中，有兩個最優化目標，即L 和Y。選取參數λ 來控制二者所占權重。Y 和L 的處理較為簡單，目標是得到，同時為了保證Y 與L 有相同的數量級，需要對其進行修正，即得到所以適應度函數應為

此外，還有一個約束條件必須加到目標函數中，即最初的控制目標

這里的ξ 為一個安全系數，ξ ≥1 。這時，就需要利用罰函數法進行約束處理，引入懲罰因子。即對在解空間中無對應可行解的個體，在計算其適應度時，處以一個罰函數，從而降低該個體的適應度，使該個體被遺傳到下一代群體中的機會減少。即用下式對個體的適應度進行調整:

式中:F(X)為原適應度，F'(X)為考慮了罰函數之后的新適應度，P(X)為罰函數。

故，新的適應度函數為

式(5)也可以推廣到一般性問題，設拖纜有N 個水鳥，第i 個水鳥的前接拖纜長度為L'i，共有M 個障礙物同時經過，第i 個障礙物的吃水為Yi0(見圖5 所示)，則:

式(6)即為該種工況適應度函數的一般性公式。

圖5 一般避險工況示意Fig.5 Schematic diagram of general emergency condition

假設某拖纜有4 個水鳥，間隔均為100 m，初始位置為水下10 m，兩個不明物體A、B 靠近拖纜，A、B 吃水深度分別為16 m 和13 m，A 將在2 號水鳥后側70 m 處與拖纜相遇，B 將在3 號后側80 m 處與拖纜相遇。需要控制拖纜，規避兩不明物體。計算如下:

這里，利用MATLAB 遺傳算法與直接搜索工具箱(GADS)進行計算［19-20］，GADS 的主要功能是利用遺傳算法，尋找使適應度函數取得相對極小值的變量組合。該工具箱主要優點是操作簡易，不需要對遺傳算法各個算子做詳細設計，一般只需設置好邊界范圍和種群大小，操作關鍵在于適應度函數的設計。

得到輸出的Y 值為即1 號水鳥不移動，2 號水鳥向下移動3.4 m，3 號水鳥向下移動10 m，4 號水鳥向下移動2.5 m。根據得到的結果進行驗證，拖纜與A、B 兩物體相遇處拖纜的深度分別為18.02 m 和14 m，均大于A、B 的吃水深度，可以規避風險。

3 結 語

在拖纜控制過程中，尤其是在拖纜長度和拖纜數量不斷增加的情況下，涉及到的控制器個數會越來越多，尤其在L' 為非定值時，障礙物有多個時，會產生多變量的非線性問題。運用文中提出的方法，可以省去中間復雜的計算過程，只需設置好相關參數和輸入變量，即可直接得到結果，為整個拖纜控制器串級控制系統提供較為精確的控制目標。

在海上各種其他復雜工況中，還會遇到更多類似的問題，牽扯到多個輸入變量和輸出變量，要考慮多個優化目標。而在所有的問題中，滿足安全完成控制任務的前提下，都需要滿足“工作時間最短”和“拖纜承受的張力最小”兩個最優化目標。在以后的研究中，可利用本文提供的方法，確定好其特定的優化目標，得到其他各類避險工況的適應度函數，建立上位機避險工況數據庫，就可以實現對拖纜避險的精確快速控制。

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