随着人类对海洋的深入探索与开发,船舶动力定位系统得到了日益广泛的应用。船舶动力定位是指船体利用自身的推进器产生一定的推力,保持一定的位置或航向。推力分配单元是动力定位系统不可缺少的单元,负责将控制指令转化为推进器的具体推力大小和方位角。本文以推力分配为研究方向,对推力分配目标函数和优化模型以及推力分配优化算法进行深入的研究,论文的主要研究内容如下:首先,根据船舶的运动和受力状态,建立船舶模型,包括运动学模型、动力学模型、以及状态空间模型。通过研究和分析海洋环境力,建立了海洋环境模型,包括海风、海浪、以及海流的模型。根据论文的控制和仿真需要,设计相关的船舶PID控制系统,并分别对船舶模型在开环条件和闭环条件下进行仿真,从而证明船舶模型和PID控制器是正确的。其次,采用推进器推力动态加权系数调整策略,建立具有推进器故障容错功能的推力分配目标函数,其首要目的是保证船舶在个别推进器故障情况下,仍能实现精确的动力定位功能,同时要确保剩余推进器不发生突变。研究和分析推进器的相关特性,根据推进器自身的性能和物理条件限制,给出相应的不等式约束条件。为了尽量减少推进器的推力损失,给出合理的推力禁区。最终给出基于推进器故障容错的推力分配优化模型。再者,将蚁群算法引入推力分配领域,并对其进行了两次改进。第一次改进是针对基本蚁群算法容易陷入局部极值和当蚁群数量较大时全局搜索速度比较慢的缺点,改用“两只蚂蚁一组共同搜寻一条路径”的搜索策略来提高算法的全局搜索速度,引入自适应机制和阈值函数等策略增强算法的全局寻优性能,形成了快速全局蚁群算法;第二次改进是在第一次改进的基础上,针对算法后期收敛速度变慢和求解精度的不足,使用模拟退火的思想对其进行深度优化,从而形成模拟退火全局蚁群算法。最后,使用三种算法分别对动力定位船一个主推进器和一个侧向推进器完全故障的情况进行推力分配仿真实验。仿真结果证明了论文提出的基于推进器故障容错的推力分配目标函数和优化模型的正确性,同时证明了蚁群算法和两种改进的算法可以用于解决推力分配问题。通过对使用三种算法得到的推力分配仿真数据的对比和分析,证明了对算法的每一次改进,其求解精度和全局寻优性能都有进一步的提高;其中,模拟退火全局蚁群算法的整体性能是最好的,其次是快速全局蚁群算法。