波浪运动补偿平台广义升沉位移的实时预报

具有波浪运动补偿功能的稳定平台可有效减少船舶在风浪中的摇摆和升沉运动对某些海上作业和设备的影响.为了有效地进行波浪运动补偿,需要对该平台的广义升沉位移(横摇、纵摇以及升沉的耦合作用结果)进行极短时预报.本文采用时间序列分析理论中的自回归(AR)模型作为预报模型,对波浪运动补偿平台的广义升沉位移进行极短时预报.在以往的研究中,通常采用递推最小二乘法AR模型进行在线参数估计.但是采用递推最小二乘法进行参数估计容易引起参数爆发,从而影响AR模型的稳定性.针对该问题,本文采用阻尼递推最小二乘法对AR模型进行在线参数估计,并结合实验获得的平台控制点的广义升沉位移数据进行实时建模预报.仿真结果表明,采用阻尼递推最小二乘法进行参数估计能抑制参数爆发,并能提高AR模型实时预报精度.     

一种基于参数估计的自适应舰船运动预报方法

运动预报是部分舰船系统的重要组成部分。为了有效地解决这一问题,文章提出了一种基于海浪峰值频率估计的自适应舰船运动预报方法。在舰船运动与海浪激励的建模基础上,建立了基于最小二乘估计的自复位海浪峰值频率估计器。采用自回归移动平均(ARIMA)模型拟合方法预报舰船运动,并通过海浪峰值频率估计值自适应调节ARIMA模型的采样周期,提高了复杂海况下对舰船运动的预报能力。该方法与常规ARIMA模型方法、反向传播神经网络方法的仿真对比结果表明了该方法在解决舰船动态预报问题上的良好精度和鲁棒性。     

基于改进LSSVM的船舶操纵运动模型在线参数辨识方法

为实现船舶操纵性的在线预报及自适应运动控制,针对Nomoto二阶非线性运动模型参数辨识问题,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与多新息方法相结合,提出一种新的多新息在线LSSVM辨识建模方法。试验结果表明,使用所提出的算法辨识的模型进行预报的拟合误差可达到4.76%以下,能准确拟合船舶操纵运动模型。     

参数辨识在船舶运动控制中的研究与应用

本文以系统辨识的方法,对船舶运动模型--KT方程的参数进行辨识.通过分别研究最小二乘法和遗传算法在船舶运动方程参数辨识中的应用,提出了一种结合最小二乘法和间接模型参考自适应法的混合辨识算法,并经仿真实验数据的辨识结果分析,有力地证明了本方法的可行性和合理性.     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

基于DSP的船舶电站自动准同期装置研究

本文介绍了基于DSP的船舶电站自动准同期装置,应用动态调整采样间隔的交流采样算法来计算交流电量并推导了最小二乘曲线拟合算法来精确预报同期点。该装置能保证在电网品质恶劣的船舶电站中使用时也具有较高的可靠性。     

基于最小二乘和广义最小二乘的系统偏差估计研究

多传感器数据融合首先要解决误差配准问题,来估计系统偏差并消除它.把最小二乘理论运用于多传感器数据融合,能够得到系统偏差估计.分析最小二乘(LS)和广义最小二乘(GLS)的原理,并对两种算法进行了比较.     

变遗忘因子稀疏正则化TLS算法MIMO信道线性均衡

针对稀疏MIMO信道系统模型线性均衡过程中输入信号,输出信号都含有噪声的情况提出了一种变遗忘因子的稀疏正则化总体最小二乘算法(VFF-SRTLS)。本算法中采用总体最小二乘(TLS)的代价函数即瑞利商加入正则化的l_1范数和l_0范数作为其代价函数,并利用次梯度下降法产生的迭代式用以更新均衡滤波器系数,使均衡过程中代价函数最小;同时为了使算法能够适应信道快变环境而采用变遗忘因子(VFF),并且根据最速下降法得到遗忘因子的迭代式。仿真结果表明,在信噪比为10 d B的2×2 MIMO线性均衡过程中VFF--RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约2 d B,VFF-l_0-RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约1.5 d B。     

机动目标滤波的最小二乘方法

基于最小二乘滤波精度分析的解析表达式，得出了最小二乘滤波器记忆长度的优化方法，提出一种目标运动加速度的在线实时估计方法，据此可实现最小二乘滤波器记忆长度的实时优化，形成一种适用于机动目标的基于最小二乘的自适应滤波方法。最后进行数值仿真，验证理论分析与算法的正确性。     

基于操纵试验的实船运动模型参数辨识实例研究

参数辨识对于构建船舶操纵运动数学模型具有重要意义。为有效、准确估计实船操纵运动模型参数,提出一种基于系统辨识原理、采用递推最小二乘算法进行差分方程型船舶运动模型参数辨识的技术路线。基于操纵试验数据,将技术路线应用于实船舵角-航向差分方程模型的参数辨识。应用研究显示,提出的技术路线在实船操纵运动模型参数辨识的应用中可行性好,辨识出的参数具有较高的精度,模型输出能够较好拟合观测输出。本文中提出的技术路线流程简单,便于工程实现,能够为船舶运动模型参数的自动辨识提供支持。