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基于二阶自适应Volterra级数的船舶运动极短期预报研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对随机海浪作用下船舶运动的非平稳、非线性特性,文章提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波原理的非线性二阶Volterra级数自适应预报模型.通过把Volterra级数核向量作为状态向量,利用随机游动模型建立系统的状态方程,一步Volterra级数预报模型作为系统的观测方程,从而进一步提高了Volterra级数模型的核估计的收敛速度.同时验证了利用AIC准则对Volterra级数预报模型定阶的可行性,通过迭代法实现了自适应多步预报.仿真结果表明文中提出的基于Kalman滤波算法的自适应预报模型应用于船舶运动极短期预报是可行的,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义. 相似文献
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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. 相似文献
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船舶在复杂海况下的升沉运动具有很强的随机性与非线性特征,为提高船舶升沉运动的预报精度,提出基于内在可塑性回声状态网络(IPESN)的船舶升沉运动预报方法.将具有内在可塑性的神经元引入回声状态网络(ESN)的储备池结构,以提高网络对动态系统的映射能力;采用岭回归的方法对IPESN输出连接权值进行学习,以提高网络的泛化能力.将IPESN应用于3级、4级和5级海况下的船舶升沉运动极短期预报,并将结果与传统ESN和径向基函数网络(RBFN)进行对比.结果 表明,IPESN的平均绝对误差分别为0.0028、0.0039和0.0095;均方根误差分别为0.0035、0.0049和0.0117,优于经典ESN与RBFN的预报精度,验证了改进方法的有效性. 相似文献
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深V型滑行艇纵向运动试验研究 总被引:7,自引:1,他引:6
深V型滑行艇模型纵向运动试验研究表明:规则波中,升沉响应的平均值与静水航行时的重心升高极为接近,纵摇响应的平均值与静水航行时的纵倾较为接近,证实了相同航速下滑行艇在波浪中航行的纵向运动是相对于静水浮态的升沉纵摇运动;随着航速的增加,升沉响应峰值、纵摇响应峰值、垂向运动加速度峰值都向长波方向移动;速度较高、波幅较大时,升沉、纵摇、垂向运动加速度是非线性的。 相似文献
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较大周期波浪作用下大型系泊(LNG)船舶运动响应试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用物理模型试验方法,对横向较大周期波浪作用下一艘大型系泊(LNG)船舶运动响应特性进行了研究。结果表明:系泊船舶纵移、横移和回转运动存在着自振周期;横移运动为周期性运动,横移自振周期与船舶横摇固有周期比值在1.11~1.23间,且横移运动峰值随着波浪周期的增大而增大;不同装载状态下,升沉运动随波浪周期增大的变化规律一致,升沉运动量最大值大于波高;横向波浪作用下,系泊船舶纵摇运动受波浪周期变化影响很小;横摇运动为周期性运动,横摇自振周期与船舶固有横摇周期的比值在1.23~1.48间,横摇运动峰值随波浪周期增大而增大。 相似文献
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船舶动态参数测量应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
动态参数测量仪由互相垂直布置的传感器和相应的电子电路构成,能测量船舶横摇,纵摇,升沉等运动状态的角速度与角加速度,可应用于船舶性能分析、运动模型计算及船舶控制。本文对国外引进的该仪器深入分析的基础上,对其开发和应用研究作了进一步讨论。 相似文献