用于控制拖曳船队的方法与流程

本发明涉及一种用于控制由船和至少一艘作用于船上的拖船组成的拖曳船队的方法。

背景技术：

这种拖曳船队例如在海运中是常见的，用于将由于其大小而在港口中仅具有有限机动性能力的船舶带到其规定的泊位上或从该泊位再次从港口带出，此外用于营救无机动性能力的船舶和/或将它们带入港口。

为此使用的拖船通常是机动性很强的、带有功率强大的驱动系统的船，它们用于牵拉、推移和制动大多数显著更大的船。通过牵拉拖缆，即所谓的大缆，或通过将船首或船尾直接推压到船体上，将力传递到船上。

根据应用领域的不同，拖曳船队的拖船为大型船的停泊和启航操纵提供帮助(assistance)、在通过狭窄通道，如港口入口和运河的驾驶时为船提供护航(escort)或为受损的船提供救助(salvage)。

对应于这些应用领域，在机动性能力、推力的产生以及大的控制力和制动力的产生的方面上，对使用的拖船提出了高的要求。通常，方位角设备被用来推进拖船，该方位角设备能够相对于垂直轴在360°上沿任何期望的方向引导所产生的推力。这样的拖船或者配备有福伊特-施耐德垂直轴转子(vsp)或者配备有作为固定螺距螺旋桨(fpp)或带有喷嘴的可变螺距螺旋桨(cpp)的方位舵螺旋桨。常用的拖船类型是拖曳拖船和asd拖船(azimutsterndrive全方位尾机驱动)。对于拖曳拖船而言，推进系统(通常是两个系统)被安装在船的前部区域，对于asd拖船而言，则安装在船的尾部中。这里的区别特征是推进器在船首和船尾的安装和位置。其他已知的拖船类型是在前甲板下有两个推进系统和在船尾中有另一个推进系统的转子拖船、在船头处和在船尾中各有一个系统的giano拖船，等等。

各种类型的拖船在船体形状和艉鳍的形状上也有很大的不同，它们用于稳定和扩大水下侧向面积，以产生更大的横向牵引力，除了产生的推力外，该横向牵引力还构成在拖曳船队中施加到船上的力的主要部分。

根据用于要移动的船所需的操纵，单个拖船可以相对于该船采取不同的位置和方向，以便施加期望的力。在多个拖船的船队中，施加的力和力矩叠加起来成为总合力和总的合力矩。

拖船的可能位置受到在船上各个拖缆的连接部的位置、其长度、在船体上的作用点以及避免危险的运行状态的限制。迄今为止，为达到最大可能的效果而确定拖船的最佳位置和方向一直是依靠拖船船长的经验。如果多个拖船参与操纵任务，则另外需要在各个拖船之间进行协调，通常通过在拖船的各个船长之间的约定，和/或按照在船上的领航员的指示。为此需要大量的经验。

已知通过计算程序来确定拖船的护航能力和力效果，例如用于检查拖船的设计或提供足够的力产生的证据，其以所谓的护航记号法的形式表示。

根据相应的拖船的构造形式和尺寸，所产生的力和力矩的相互作用会受到不同参数的影响，例如，通过改变功率影响推进系统的推力产生、通过各个系统的控制角来影响牵拉的方向和它们的定位以及通过将拖船对准行驶方向影响流动力和船的速度。

迄今为止，这些不同的参数阻止了从在模型测试中确定的特定拖船的数据到辅助系统的传输，该辅助系统执行或支持拖曳船队的各个拖船的定位和驱动，而与拖曳船队的构造形式和大小无关，用于尽可能最佳地，也就是说以最小可能的推力投入，来使用各个拖船，以提高效率。

此外，从wo2018/004353a1中已知一种用于设置在拖船上的拖缆的绞盘的动态控制器，其将拖船定位在适合于使用绞盘的工作区域中。但是，采用已知的控制器不能够选择拖曳船队的各个拖船的最佳位置。

技术实现要素：

本发明的目的是提出一种用于控制由一艘船和至少一艘作用在该船上的拖船组成的拖曳船队的方法，该方法作为自动化的辅助系统自动地确定各个拖船对于具体的拖曳任务的最有效位置和驱动配置，并将其传输至所参与的拖船，以便它们由各自的船长相应地进行定位和配置，或者自动地调整到在计算出的位置和驱动配置中。

为了实现所提出的目的，根据本发明提出一种根据权利要求1的特征的方法的设计方案。

根据本发明的方法的有利的设计方案和扩展方案是从属权利要求的主题。

本发明建议，为了控制由一艘船和至少一艘作用在该船上的拖船组成的拖曳船队，例如自动地在相应的数据处理系统中执行以下的步骤序列：

a)提供数据模型，所述数据模型包括船和至少一艘拖船的固定数据以及可变的环境数据；

b)确定船的当前航向、推力矢量和惯性力，并通过随后计算所需的校正力矢量和校正扭矩来预先确定船的期望的行驶方向，以实现期望的行驶方向；

c)借助于使用数据模型的算法来计算至少一艘作用拖船的所需的位置、方向和驱动位置，并生成用于至少一艘拖船的控制命令，使得至少一艘或这些作用拖船的所有的力矢量之和和扭矩对应于所需的校正力矢量和校正扭矩；

d)将生成的控制命令传输到至少一艘作用拖船，并监视控制命令的完成；

e)在完成控制命令之后对生成的校正力矢量和校正扭矩实施评估，并在确定生成的校正力矢量与所需的校正力矢量和/或生成的校正扭矩与所需的校正扭矩的偏差的情况下，在数据模型中生成和存储校正值，并且随后重新执行步骤c)至e)。

根据本发明，因此创建了一种自学习的和持续优化的辅助系统，该辅助系统确定各个拖船相对于船的最佳位置和方向，并将它们转换成用于各个推进系统的控制命令，以便将期望的力施加到要帮助的船上。在此，通过在执行操纵时不断地优化数据模型来不断地训练和优化辅助系统。

所提供的数据模型的初始存储的数据(用于计算至少一艘作用拖船的所需的位置、方向和驱动位置的算法使用该数据)可以通过最初执行预先指定的操纵来生成和提供。

为了使校正工作和优化例程有效，根据本发明的建议提出了，预先确定极限值，并且在步骤e)中，在确定生成的校正力矢量与所需的校正力矢量的超出极限值的偏差和/或生成的校正扭矩与所需的校正扭矩的超出极限值的偏差的情况下，实施在数据模型中生成和存储校正值并且在未超过极限值的情况下不生成和不存储任何校正值。极限值可以被输入到系统中或从数据库中读取并因此可以作为用于不断优化自学系统的终止标准。

在数据模型中记录的固定数据可以包含包括船和/或至少一艘拖船的船壳形状、主要尺寸、拖缆连接部的相对高度、艉鳍的形状、推进系统的位置、推进系统的类型和性能数据的组中的至少一个元素。

在数据模型中记录的可变的环境数据可以包含包括船和/或至少一艘拖船的拖缆的长度和其在空间中的位置、当前的行驶速度和行驶方向、水深、风力载荷和/或海浪载荷的组中的至少一个元素。

固定数据可以预先已知地和以手动方式输入或从相应的数据库中自动地读取，而可变的环境数据优选地由在船上和/或在至少一艘或一些拖船上的适当的传感器确定并且以预定确定的时间间隔或连续地存储在数据模型中。

在根据本发明的方法的范围内，并非必须存在和处理所有上述固定或可变的数据，而是通过考虑最大可能的数据量，显著地缩短根据本发明的方法的准确性和所需的训练持续时间，直到实现最佳的解决方案。

根据本发明的方法在使用数据模型的开始时就已经由影响变量计算了各个拖船在所使用的推进系统的数量和方向上的必要控制力，但是，由于该数据模型不知道船的形状、它的配置和由此产生的船的特性，因此尚不能立即获得期望的或最佳的结果。通过规定的次数的操纵的规定的模式，来确定施加到拖缆上的力并在执行根据本发明的方法的数据处理系统的计算机中进行存储和处理。该过程例如可以在第一次试航期间在要被护航的船上或在另一艘拖船上实施。但是，该算法逐渐地使数据模型适应于各个拖船的特定条件，并在运行期间持续地确定更好的解决方案。

按照根据本发明的方法生成的控制命令可以包括在船和拖船之间的角度、在船和拖缆之间的角度、拖船的船首行进方向、拖船的推进系统的舵角和/或推力。舵角在此根据本发明根据推进系统的构造形式应理解为不仅是指舵系的具体的角位置而且是指可围绕垂直轴线枢转的舵螺旋桨的角位置或可沿其推力方向控制的福伊特-施耐德螺旋桨。

生成并随后传输到至少一艘拖船上的控制命令可以或者仅仅被显示在各自的拖船上，以作为辅助支持用于始终自己来控制拖船的船长，或者在各自的拖船上作为预先规定值被读入拖船的动态定位系统中，以便拖船完全自动地执行控制命令。在这种情况下，拖船的船长只需要监视该过程，或者拖船完全被无人地操作。

根据本发明的另一个建议，可变的数据可以附加地包括对来自电子海图上的周围的水域的限制，例如对对水深、航道的宽度、障碍物的限制、速度限制以及周围航运的交通状况的限制，并且在生成控制命令时被算法考虑。

此外，该数据模型可以附加地包括至少一艘拖船的允许的运行条件的数据，以便自动避免各个拖船的危险运行条件，例如，在推力、缆索力和外部环境载荷下导致的拖船横倾，当超过预定极限时该横倾会导致拖船倾覆。由于根据本发明的方法的自学习特性，在使用各单个拖船的允许的范围下，拖曳船队的相应的操纵被以尽可能最佳的方式实施。

通过不断地更新数据模型，在考虑的可变的环境数据方面上也可以自动地控制故障事件，例如在拖船上的拖缆断裂的情况下，通过重新定位其余拖船来提供所需的校正力矢量。

附图说明

下面参考示意图更详细地解释根据本发明的方法。附图显示：

图1示意地示出了在待援助的船后面的在护航作业中的拖船的典型布置的作用力和因素；

图2示出了在使用根据本发明的方法下在拖曳船队中出现的力和力矩。

具体实施方式

图1示出了在待援助的船1后面的在拖曳船队的护航作业中的拖船2的典型布置，该待援助的船通过自身的推进力或通过在这里未示出的在前面航行的另一艘拖船产生推进矢量10。拖船2通过拖缆20在船1的船尾处与船1连接，并具有产生制动力fb和控制力fs的任务。在拖缆20中的力v是由推进力、船1以及拖船2的船体上的流动力以及任何风力和海浪载荷产生的所有作用在拖船2上的力。在船1与拖缆20之间的角度被标记为θ、在拖船2的纵轴线与船1之间的角度被标记为β。

图2在示意性平面图中示出了拖曳船队，该拖曳船队由船1和行驶在前面的并通过拖缆20与船1的船首连接的第一拖船2.1以及通过另一个拖缆20与船1的船尾连接的第二拖船2.2组成。另外，示出了拖船或其他拖船相对于船1的可能的其他位置。

在例如安装在拖船2.1、2.2之一上或安装在被远程地，例如在陆地上定位的控制站处的数据处理系统中，数据模型被存储在相应的存储器中，该数据模型包含船1和拖船2.1、2.2的固定数据。该固定数据可以是船1和拖船2.1、2.2的船壳形状、主要尺寸，如长度、宽度、吃水、纵倾的数据和静水压力数据，它们分别存在于船上并相应地被手动或自动地存储或可以针对各自的当前的吃水来解释。固定数据还包括各单个拖缆20的拖缆连接部的相对高度、不仅船1而且所参与的拖船2.1、2.2的艉鳍的形状、推进系统的位置和类型以及它们的性能数据。

此外，数据模型还包括可变的环境数据，如拖缆20的长度和空间位置，其或者被手动地输入或者通过相应的传感器被自动地检测、船1和拖船2.1、2.2的速度和方向，其从相应的电子海图显示器和信息系统(ecdis)中读出、水深，其也从ecdis或船载传感器中确定、以及环境条件，如风力载荷和海浪载荷，其通过船载传感器确定。

对于期望的操纵任务，应通过拖船2.1、2.2使船1在期望的行驶方向fs上运动，为此，必须根据在图1中说明的关系将具有相关拖缆20的拖船2.1、2.2移动到某个最佳的位置上并且以推进系统的关于产生的推力和方向为最佳的设置对拖船2.1、2.2进行操作。在这种情况下，拖船2.1产生力矢量fs1，而拖船2.2产生力矢量fs2，它们在理想情况下叠加成一个合校正力矢量k和一个相应的校正扭矩，其精确地导致船的期望的行驶方向fs。困难在于，以这样的方式来定位拖船2.1、2.2，即精确地产生所需的力矢量fs1、fs2，这要求对条件的精确了解以及参与的船长的大量的经验。

在根据本发明的自动辅助系统的范围内，结合在船的方向上及其航向上的推力矢量或惯性力的反馈，由数据处理系统确定合校正力矢量k和用于实现船的预先确定的期望的行驶方向fs所必需的校正扭矩。

在数据处理系统上运行的算法将确定的校正力矢量k和校正扭矩与可从图2中看见的参与的拖船2.1、2.2的可能的位置和方向进行比较，并在使用存储在数据模型中的数据下计算出作用拖船2.1、2.2的所需的位置、方向和驱动位置，并生成用于拖船2.1、2.2的相应的控制命令，该控制命令包括在船1和拖缆20之间的角度θ、在船1和拖船2.1或2.2之间的角度β、拖船2.1、2.2的船首行进方向、系统角/舵角以及各个拖船2.1、2.2的功率或转速和推力。

这些生成的控制命令被传输到作用拖船2.1、2.2上，并且或者仅被显示在各自的船桥上，以在执行所需的操纵期间支持船长，或者直接被转换为用于拖船2.1、2.2的动态定位系统的控制命令，以便拖船2.1、2.2自动地根据控制命令行驶。对计算的控制命令的实现进行监视，并也将其反馈给数据处理系统。

一旦实现或执行了拖船2.1、2.2的计算的控制命令，就会对实际生成的校正力矢量或校正扭矩进行评估，并且在与所需的校正力矢量k和/或所需的校正扭矩之间有相应确定的偏差的情况下，将相应的校正值存储在数据模型中，以便可以随后对控制命令进行重新计算并传输到拖船2.1、2.2并且随后进行评估，以便连续地优化数据模型。

结果，根据“机器学习”的原理，获得拖曳船队的一种持续优化的数据模型，该数据模型在短时间内作为辅助预先规定值确定或者自动调整拖船2.1、2.2的最佳位置、方向和功率输出，以便以最佳的效率实现最大可能的效果。

在这种情况下，可以考虑航道的当地条件、主要的交通条件以及危险的操作条件，并且自动地控制故障事件。

由系统预先规定的缆索力可以静态地保持，或者也可以通过动态行驶暂时地被增大。

不言而喻，代替所说明的具有两艘拖船2.1、2.2的示例性实施例，也可以计算和控制仅仅具有一艘拖船或两艘以上这样的拖船的拖曳船队。

在任何情况下，所参与的拖船都以最佳有效的方式被用于相应的拖曳操纵中，从而使拖曳操纵的持续时间以及为此所使用的燃料消耗最小化。

总之，根据本发明的方法构成了用于定位和控制拖船的辅助系统的基础，其中，通过持续的学习过程生成并且连续地改进用于描述拖船的个体能力的数据库，并且可以对用于辅助船的最佳位置进行确定，优选在护航作业中，但也可以在其他可能的拖船位置的情况下进行。与自动地保持位置和自动地调节在船上产生的拉力和压力一样，也可以自动地行驶到拖船的位置上和对准船的方向。可靠地避免了不允许的运行范围，例如推力射流的方向，以避免在推力射流与船之间的有害的相互作用，以及在航道内的限制和危险的运行状态，由这种运行状态例如可能发生拖船的倾覆。除了用作单个拖船的单独系统以外，还可以在拖曳船队中进行多个拖船的协调，此外，还可以在作为基础的软件的升级的扩展阶段中模拟相应的辅助操纵。

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