（中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司 上海 201208）
摘要：在现代的疏浚市场中，越来越多的自航耙吸挖泥船投入疏浚工程中施工作业，清理航道淤泥、围海造田、建造码头等工程都可以用到耙吸挖泥船来施工。最近几年，耙吸挖泥船建造量增长迅速，其操作越来越简易人性化，实现自动作业，效率也有很大的提高。本文结合遗传算法和模型预测控制来优化耙吸挖泥船的疏浚方法，可以把周期产能作为方向，使用最好的控制系数，以便把周期产能发挥到最好的效果。按环境和工艺技术的差异建立不同耙吸挖泥船耙头数学模型，然后按照不一样海域的疏浚参数对两个模型加以试验，得出正确的结果，根据这些精算出来的模型得出的试验结果，可以为技术人员进行参考。现在依据数据库研究出了一种可以帮助优化疏浚的系统，可以很直观的反应以往的疏浚数据记录，实施疏浚时可以参照数据更改疏浚已有的工作方式，效率更快更便捷。
关键词：耙吸挖泥船；疏浚优化；模型预测控制；遗传算法
1 自航耙吸式挖泥船的发展状况
近几年，我们国家的港口和航道发展迅速，各地沿海港口为了吸引超大型的船只，包括货轮，不停的拓宽、整治航道，清理砂石和淤泥。在疏浚作业过程中，为了不让挖泥船耽误船舶正常的通行，较大的港口都选用自航耙吸挖泥船来对河道进行拓宽和整治。海岸线绵长、湖泊众多、江河流域广阔的我国面临的江河淤泥堆积的问题日益严重，各河口段最为显著，早期这成为江河治理课题中的一大难题。我们国家的这个疏浚行业历史悠久，百年之前荷兰IHC公司就已帮助中国造作了一艘可以进行疏浚作业的工程船，专门清理河道里面的淤泥。和普通的船相比，这种用于工程的船不管是内部构造还是外形设计都比较难，就像挖泥船这样的工程，技术还是比较落后，之前的河道由于当初清理的不是很干净，已经开始导致淤泥堵塞很严重，常常发生水灾，我们国家的有很多的江河湖海，水资源相当丰富。有些地方的淤泥堵塞非常多，尤其是黄河，淤泥堵塞严重会造成河流泄洪障碍，不是很顺畅，清理河道淤泥、减少资源损失、增加挖泥船的投入施工量、疏浚装备的高效化和智能自动化成为当务之急。早些年大型耙吸式疏浚船建造和投入施工，如“新海虎”、“新海龙”、“新海凤”，使得我国的疏浚能力得到了较大的提高，但是因为国内广阔的疏浚市场和国际上激烈的竞争，我们的疏浚之道仍很长，疏浚优化的研究之路也很长。
2 自航耙吸式挖泥船的简介
自航耙吸式挖泥船是边航行边挖泥、吸泥的一种工程船舶。自航式耙吸挖泥船疏浚的主要硬件设备有泥泵、泥耙、管道系统、闸阀、泥沧。SCADA监测控制和数据采集系统、DLM吃水装载系统、DTPS疏浚轨迹显示系统、PMS功率管理系统、APC自动泥泵控制系统为自航式耙吸挖泥船疏浚的主要软件系统。耙头、泥泵和吸管是自航耙吸挖泥船的特有设备。如今最为流行的耙头是具有耙齿和高压冲水系统的耙头，如图1所示，其切削力极强，与吸管、泥泵组合在一起后的形状如图2所示。
操耙人员在机舱集控台通过操作手柄机动的控制泥耙驶离甲板进入河底，使耙头与河底泥层接触，沉积物的凝聚性被锋利的耙齿破坏和耙头上的高压冲水破坏，离心泵通过泥管将泥浆吸入泥沧中，进而通过泥沧内的溢流堰排放低浓度的混合物和水至船外。当泥舱满载泥沙，可通过管道抽舱或打开泥舱底部的泥门卸货排放泥沙至指定的排泥区。如此往返完成耙吸疏浚作业的过程。可见，整个疏浚的周期包含疏浚、航行至排放区、卸泥、返回疏浚区四个阶段。泥沙沉淀与挖泥船装舱时间的关系密切，泥沙的沉淀过程快慢由泥泵管线向泥舱输送泥水混合物的过程和泥沙在泥舱中沉淀的过程时效决定。显然，高效的沉淀过程能缩短装舱时长，缩短疏浚周期，进而提升施工效率。从全局来看，疏浚高效率的离不开先进的器具装备，也受土壤特性、航行距离、排放时间等因素影响。结合现在广泛应用于其他领域的遗传算法、模型预测控制原理，综合评估各种因素、做出经济的疏浚策略、优化疏浚过程对提升疏浚效率必定有积极的意义。
3 疏浚挖泥船模型预测控制
上世纪60年代，人们面对理论发展与实际应用之间的不协调，从工业过程控制的特点与需求出发，探索各种对模型精度要求不高而同样能实现高质量控制的方法。模型预测控制(MPC)就产生在这样的背景之下。它可根据系统实时的输入信息以及过程的历史记录，估算出的未来的输出值。模型算法控制和动态矩阵控制是预测控制中基本的非参数模型，分别采用系统的单位脉冲响应曲线和阶跃响应曲线。现代很多实际工业过程都利用模型算法控制来优化生产过程。结合自航耙吸挖泥船的疏浚过程和疏浚机理分析，采用模型预测控制的方法，选取最有的疏浚策略，可对疏浚船在不同工况下进行优化控制，获得最大的产能输出。
耙头模型和泥舱模型组成疏浚模型，它是一个囊括挖泥装舱整个过程的数学模型，它研究疏浚时间、进舱流量、活动罩角度、溢流量、溢流损失之间的关系。驱动、航行、运输、挖掘、储存成为该模型的五大关键词。耙吸式挖泥船的装舱过程模型如图3所示。
图3 耙吸式挖泥船的装舱过程模型
其中，Qi=进舱混合物的流量；
Vsh=航行速度；
Pi=混合物的进舱密度；
ho=溢流堰的高度；
Vt=装舱的体积；
mt=装舱的质量。
由此模型得知上述的实测数据，通过二维模式搜索的方法可估算出泥沙静水沉降速度和泥舱内沙床的密度这2个参数值，进而采用挖泥船在海港施工作业时实测的疏浚周期的数据对模型进行校验。
4 疏浚优化选用遗传算法的依据
遗传算法是一种基于模拟生物的进化过程模拟的在计算方法上自动寻优的优化算法，它在数学中引入自然遗传和自然选择的机制，它广泛应用于函数的优化和组合优化问题解答中，利用串编码技术评估检测对相应问题起初产生的初始码群，然后进一步的选择、交叉和变异等，直至满足期望值。基于挖泥船疏浚过程现场调研得知，耙吸挖泥船施工环境恶劣，工况波动较大，采用遗传算法可预估耙头模型未知参数和优化疏浚的周期产能。其主要依据有：
（1）耙吸挖泥船施工时现场采集到的数据无规律性，受环境因素影响波动较大，数据参数之间存在一定的耦合关系；（2）遗传算法具有更优的全局寻优效率、隐并行性、鲁棒性、灵活性；（3）遗传算法利用目标函数的自身信息建立寻优方向，进而直接操作结构对象。
5 结论
疏浚市场的竞争日益激烈，疏浚技术也不断的提升。耙吸式挖泥船是疏浚作业的主流工具，在港口建造、防洪工程、航道疏通、围海造田等方面发挥的作用越来越大。因而，提高耙吸式挖泥船的施工效率是一个重要的研究课题。本文结合模型预测控制和遗传算法，简单分析了挖泥船的疏浚优化机理，肯定了科学性、有效性、易用性和非线性的预测控制对疏浚工程的积极意义。
参考文献
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论文作者:黎富强
论文发表刊物:《电力设备》2018年第9期
论文发表时间:2018/7/5
标签：挖泥船论文; 模型论文; 算法论文; 过程论文; 淤泥论文; 作业论文; 泥沙论文; 《电力设备》2018年第9期论文;