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为了提高舰船水上纵向运动的控制精度,提出一种舰船水上纵向运动的非线性数学控制模型。首先对舰船水上纵向运动非线性控制的研究现状进行分析,然后采用多种模型分别对舰船水上纵向运动非线性控制进行预测,得到预测结果并确定各种模型的权值,利用证据理论确定出最优权值,最后对这些模型舰船水上纵向运动非线性控制预测结果进行加权,得到舰船水上纵向运动非线性控制精度。测试结果表明,本文模型不仅克服了当前舰船水上纵向运动非线性数学控制模型的缺陷,提高了舰船水上纵向运动的控制精度,而且舰船水上纵向运动的控制误差小于其他舰船水上纵向运动非线性数学控制模型,可以满足舰船水上纵向运动控制要求。 相似文献
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舰船运动姿态短期预测很容易受到耦合作用以及周围环境因素的影响,导致预测结果的延时较高。对此设计了舰船运动姿态短期预测模型并进行仿真分析,利用船舶航行时间数据序列规律,建立当前船舶数据时序回归分析方程,计算当前船舶时间序列数据阶数以及对应系数,完成时间序列统计,以调度神经网络结构作为序列数据计算逻辑,以输入门、输出门和遗忘门作为增值单元,构造预测模型记忆区结构,将时间序列数据作为输入门的输入项,通过神经网络隐层,输出初始预测结果,再通过控制函数,缩小预测结果控制权值,完成船舶运动姿态最终预测。仿真分析数据表明,与传统预测方法相比,应用该设计模型,对舰船正向横倾姿态仿真预测的延时降低27%,反向横倾姿态仿真预测延时降低了19%,可以有效降低预测延时。 相似文献
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单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。 相似文献
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基于灰色动态MGM(1,n)模型的舰船纵摇-升沉运动预报 总被引:2,自引:0,他引:2
舰船在实际海况中的运动因受到各种因素的影响而非常复杂,六个自由度之间相互耦合构成一个复杂的系统,因此建立描述舰船运动的系统模型并对各自由度运动进行实时预报具有非常重要的意义.灰色MGM(1,n)模型用微分方程的形式表现了一个系统中n个因素对某个因素变化率的影响,可以用于对非线性复杂系统的系统预测.通过对灰色系统理论的学习发现对原始数据用极差变换进行预处理后会更适合MGM(1,n)模型的拟合,为模型预测打下了良好的基础.在充分的理论研究基础上,本文对船模水池试验获得的纵摇、升沉运动数据以及海浪数据进行极差变换后建立灰色MGM(1,n)模型,并对纵摇、升沉进行非线性预报,得到了较好的效果. 相似文献
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通常情况下,舰船在风浪环境下航行。在海浪的扰动作用下,舰船海上航行很容易发生摇荡,导致船体出现倾斜。特别是小型的舰船,其船体倾角最大超过15°。在实战期间,如果舰船出现摇荡,将直接影响船载火炮操纵的效果,使火炮发射的准确率下降,不利于船载火炮作用的发挥。在这种情况下,为确保舰船航行的稳定性,要针对其运动展开科学预测。基于此,本文将舰船的海上航行运动预测作为主要研究内容,从而提升舰船的运动预测能力。 相似文献
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