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.     

基于正弦函数处理新息的船舶模型参数辨识新算法

[目的]当船舶试验数据样本少时,将面临难以快速、准确辨识船舶模型参数的难题。[方法]基于最小二乘系统辨识算法,采用正弦函数处理新息,提出一种基于正弦函数非线性新息处理的船舶模型参数辨识算法。以"育鲲"船为例进行仿真实验,在只有26组辨识数据的情况下,对比最小二乘法和非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识效果,并利用"育鹏"船对所提算法的有效性进行验证。[结果]结果表明:与最小二乘法相比,非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识精度提升了15%左右。[结论]研究结果可为小样本数据情况下的船舶模型参数辨识提供参考。     

非线性模糊算法在船舶控制系统中的应用

受到海风、海浪等干扰作用力的影响,大型船舶的航向控制和稳定性控制难度较高,一直是船舶领域的研究重点。由于船舶的运动具有非线性、随机性的特点,传统的自动舵等控制技术难以满足控制精度和稳定性需求,本文介绍一种先进的算法—非线性模糊算法,基于该算法,开发了一种船舶的自动控制系统,并在Matlab软件平台中建立了船舶的运动模型和干扰作用力模型,并进行船舶运动控制精度的仿真实验。仿真实验表明,基于非线性模糊算法的船舶运动控制具有较高的精度。     

基于VV＆A过程的船舶运动控制系统仿真的研究

针对当前船舶运动控制领域,仿真算法测试可信度较低的问题,将系统建模与仿真的VV&A技术引入到船舶运动控制系统仿真中,基于一种简单的VV&A过程,结合船舶运动控制系统仿真自身的特点,提出了船舶运动控制系统仿真的VV&A过程,并建立了一套船舶运动控制系统仿真实验平台,用以帮助科研工作者更加快速有效的实现VV&A过程,建立仿真可信度高的仿真系统,对于加速先进控制理论在船舶运动控制领域中的应用有着一定的实际意义.     

基于反馈粒子滤波的船舶模型参数辨识

[目的]近年来,随着船舶朝着大型化、高速化、智能化的方向发展,船舶动力定位技术显得尤为重要。为了在动力定位系统中建立运动数学模型,需要确定模型中各参数的值。[方法]首先,以一艘挖泥船为研究对象,建立船舶运动数学模型,并分离出纵荡运动模型以及横荡与艏摇运动模型;然后,基于系统辨识理论和反馈粒子滤波算法辨识模型中的未知参数,包括2个主推进器和1个侧推进器的推力系数;最后,进行仿真实验,求得待辨识的参数值。[结果]通过与扩展卡尔曼算法的比较,显示反馈粒子滤波算法对参数辨识的效果更好,验证了反馈粒子滤波算法的可靠性。[结论]该方法在船舶动力定位系统中具有良好的应用前景。     

基于改进混沌优化算法的船舶综合负荷模型参数辨识

参数在线辨识是目前电力系统负荷建模的主要手段,而在辨识方法上主要使用了优化类算法。首先改进以往混沌优化算法的流程,增加参数搜索范围自动缩小的功能,减少一次混沌序列生成的步骤。对测试函数的优化结果表明改进算法在保证精度的基础上大大提高了寻优速度。然后,将该改进算法应用到了船舶综合负荷模型的参数辨识上,仿真结果说明该算法寻优速度快,并且有良好的辨识精度。通过对仿真结果的分析指出,对于负荷模型参数辨识,合理缩小参数寻优范围有助于提高算法的精度。     

基于改进混沌优化算法的船舶综合负荷模型参数辨识

参数在线辨识是目前电力系统负荷建模的主要手段,而在辨识方法上主要使用了优化类算法.首先改进以往混沌优化算法的流程,增加参数搜索范围自动缩小的功能,减少一次混沌序列生成的步骤.对测试函数的优化结果表明改进算法在保证精度的基础上大大提高了寻优速度.然后,将该改进算法应用到了船舶综合负荷模型的参数辨识上,仿真结果说明该算法寻优速度快,并且有良好的辨识精度.通过对仿真结果的分析指出,对于负荷模型参数辨识,合理缩小参数寻优范围有助于提高算法的精度.     

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。     

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。     

小波算法在船舶运动控制系统中的应用

随着计算机自动控制技术的发展,船舶运动控制系统中融合了更多的智能化控制技术。为能够真实系统地反映出船舶运动系统的动态变化过程,本文设计基于小波算法的自动化运动控制系统,系统充分发挥了小波神经算法具有的自主学习、自适应和时频聚焦等特点。在保证系统运动姿态识别精度的同时,提出改进型的时滞小波神经网络预测算法。通过仿真实验证明,此算法能够良好适应船舶海上运动的大惯性和时变非线性等特性,在船舶自动化运动控制领域的应用前景广阔。     

子空间在线辨识算法原理及应用技术研究

为了解决船舶数学模型中水动力参数可能随着外界海洋环境的不同而发生漂移的问题，提出一种在线更新船舶黑箱模型的子空间辨识策略。该方法根据子空间辨识过程中QR分解的特点，采用Givens旋转矩阵对该复杂分解过程进行处理，从而降低计算复杂度，并通过改进使得子空间辨识算法能够适用于在线辨识。最终将该算法应用于动力定位系统中，实现了对船舶模型参数的实时调整，克服了传统船舶模型辨识算法只能对模型进行离线辨识的缺点，同时也为动力定位中紧急情况下的船位推算提供了较为准确的模型依据，最大限度地提高了作业的安全性。文末的仿真及实船数据进一步验证了算法的有效性。     

动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制

欠驱动水面运动控制系统是现代大型船舶动力控制系统的主要组成部分,控制船舶水平、垂直及航向3个方面。控制系统的精度、时效性直接影响到整个动力装置的性能。同时,由于海上环境的多变性,欠驱动水面运动控制系统具有控制滞后、惯性力矩较大等非线性因素。本文结合海上实际环境,提出一种动态神经模糊网络的船舶欠驱动水面运动控制算法,描述船舶动力系统的受力特性,较为精确模拟了非线性系统控制模型,最后进行了仿真。     

船舶运动辨识建模研究现状与展望

辨识建模是船舶运动建模的主要方法之一.当前的船舶运动辨识建模以参数辨识为主要形式,本文通过文献回顾,归纳总结了参数可辨识性、辨识模型、辨识算法和辨识数据等4个方面的研究成果.分析指出当前存在辨识数据局限性、理论支撑不足和工程应用欠缺等问题,并就下一步在数据处理、理论完备性、非参数辨识和在线辨识方面的研究前景进行了展望.     

并行扩展卡尔曼滤波的船舶模型参数辨识研究

随着人类对海洋的开发,对船舶数学模型的要求越来越高。为确定船舶运动模型的未知参数,首先针对船舶特点建立相应的数学模型,并提出一种并行扩展卡尔曼滤波算法,该方法通过一种并行计算使辨识效率更高,之后设计辨识实验,将得到的辨识结果进行仿真,并且与传统扩展卡尔曼辨识的结果进行对比,仿真结果表明改进的算法优于扩展卡尔曼滤波。     

改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法研究

船舶的工作环境十分复杂,纵向运动参数辨识可以保证船舶的正常航行,避免意外事故的发生。针对当前船舶纵向运动参数辨识方法存在难以找到全局最优值、参数搜索精度低等不足,设计了基于改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法。首先对船舶纵向运动特点进行分析,将船舶纵向运动参数辨识看作是一个非线性优化问题,然后结合船舶纵向运动参数初始化蚁群种群,并通过模拟蚁群的搜索食物机制对船舶纵向运动参数最优解进行查找,当达到最大迭代次数时,得到了最优船舶纵向运动参数,最后对船舶纵向运动参数辨识方法的性能进行测试,改进蚁群算法可以得到高精度的船舶纵向运动参数辨识结果,船舶纵向运动参数辨识误差控制在有效范围内,验证了本文方法的有效性,并与其他船舶纵向运动参数辨识方法进行对比测试,本文方法的船舶纵向运动参数辨识更优,验证了本文方法的优越性。     

基于云的粒子群算法在船舶工程中的研究

船舶的运动情况对于船舶航行的安全非常重要。本文利用船舶纵向运动微分方程获得辨识参数,通过云的粒子群算法进行参数优化,最后进行实验仿真,实验结果表明了此算法能够较为精准的描述出船舶的纵向运动情况。     

船舶电力系统中同步发电机的实测建模

本文分析了船舶电力系统中同步发电机的派克模型和实用模型,提出了运用最小二乘法和人工鱼群智能算法混合算法辨识同步发电机参数的方法,并进行了仿真实验,验证了该方法的正确性和高效性。利用实验平台,对柴油发电机组中同步发电机通过特定实验测试和参数辨识处理,建立了符合实际运行状况的同步发电机模型。     

变吃水船舶动力定位控制策略

针对船舶动力定位变吃水的问题,利用自适应PID能够实时进行参数校正的特点,设计一种自校正PID控制器。利用船舶模型试验相关数据建立被控对象的数学模型。引入改进的最小二乘估计算法进行系统辨识,并通过极点配置法计算控制器参数;最后针对具体船型进行仿真和分析。仿真结果显示,当船舶数学模型发生改变时,自校正PID控制系统能够实时估计模型的参数并进行调整,使系统保持稳定。     

小波阈值消噪在耙吸挖泥船参数辨识中的应用

船舶和海洋技术的快速发展对船舶数学模型提出了更高的要求,为消除船舶试验数据中含有的噪声等不良因素,获取准确的数据用于建模,将小波阈值消噪法用于数据预处理,通过仿真对比了消噪前后辨识出的船舶模型相关参数,并将辨识结果用于耙吸挖泥船变吃水作业状态下的运动仿真,验证了小波阈值消噪在耙吸挖泥船参数辨识中的有效性及其工程价值。     

应用支持向量机的船舶操纵运动响应模型辨识

建模是评估船舶操纵性和可控性的重要前提.基于自由自航船模试验的系统辨识方法是求取船舶操纵运动数学模型中的水动力系数的有效手段之一.文中提出了一种使用支持向量回归估计的船舶操纵运动响应模型辨识方法,该方法通过训练自由自航试验数据样本得到参数回归模型.辨识和仿真结果验证了文中所提出的方法的有效性.