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在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursive least square)算法对AR模型参数进行自适应估计.该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度.利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度. 相似文献
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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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装配动力定位系统的浮式结构物由于受到风、浪、流等交变载荷影响,其运动具有明显时滞和非线性特性,为克服传统控制策略抗干扰能力差对动力定位控制性能的影响,文章基于反步法,对动力定位系统进行了控制器设计研究,针对波浪及流外载荷形成的有界干扰问题,采用自适应策略进行估计补偿。并借助Lyapunov理论分析了闭环系统的稳定性。最后以某深水半潜平台为对象,对其不同工况下动力定位作业进行了数值计算研究,验证了所设计控制器具有良好的鲁棒性,可为后续动力定位模型试验及实船控制器设计提供理论支撑。 相似文献
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针对船舶动力定位系统模型受到风浪流等环境未知有界扰动的问题,提出一种基于干扰估计补偿的反步控制算法。首先基于滑模面有限时间收敛特点设计干扰观测器,在有限时间内实现对未知有界干扰的估计,并采用一阶低通滤波器连续化干扰观测器估计值,减少抖振;然后基于干扰观测器设计船舶动力定位反步控制器,并应用Lyapunov函数证明了所设计的控制器使船舶的位置和航向收敛于期望值。最后通过铺缆船仿真结果表明所设计控制器具有较好的控制性能,对系统的有界干扰具有良好的鲁棒性。 相似文献
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