基于广义最小二乘法的ROV水下机器人模型在线参数辨识

以水下机器人俯仰操纵响应模型为研究对象,并由小型特种水下机器人实时采集纵向变电机速度、前推电机1速度、前进电机2速度、侧推电机速度和俯仰角等试验数据,通过对这些试验数据进行分析,采用基于ARX模型的广义最小二乘法对一种变桨机构的ROV水下机器人运动模型进行在线辨识建模.将水下机器人航向角实时预报结果与试验数据进行比较,结果表明,辨识得到的水下机器人运动模型具有良好的泛化性能,可为后续ROV水下机器人的航向控制器优化提供参考.     

基于支持向量机的水下机器人操纵运动参数辨识

根据平面运动机构试验所得到的水动力系数确定水下运载器的运动方程,应用最小二乘支持向量机对水下运载器的试验数据进行分析,辨识得到了水动力系数,并将辨识得到的参数同平面运动机构试验所确定的参数相比,验证了最小二乘支持向量机进行水下运载器操纵运动参数辨识的有效性。根据所辨识的水动力系数进行了模型验证,证明所辨识得到的水动力参数是可靠的。该方法对水下运载器的操纵和控制的研究有重要意义。     

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。     

水下航行器模型参数辨识技术

采用系统辨识技术识别水下航行器模型参数,是修正理论计算或船模水动力试验结果,实现精确数学建模的有效手段,对水下航行器总体性能优化、操纵性预报、控制器设计等方面都具有重要意义。重点对基于最小二乘法、人工智能和卡尔曼滤波的3种典型参数辨识方法进行分述,并对相关领域取得的成果、存在的问题和研究热点进行系统梳理。最后,对系统辨识技术在水下航行器模型参数辨识应用领域的发展趋势进行展望。     

基于参数辨识模型的弹道拟合方法仿真研究

为了从有限的观测信息中较准确地获取导弹运动状态信息,针对反舰导弹末段蛇行机动和跃升俯冲攻击等突防方式,利用参数辨识模型动态适应机动目标运动模态变化的特性,实现反舰导弹机动弹道的拟合。通过仿真计算可知,参数辨识模型对蛇行机动和跃升俯冲攻击等运动模式具有较高的拟合精度,算法收敛较快,可为高精度跟踪反舰导弹提供参考。     

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.     

总体最小二乘的改进与信道估计应用

总体最小二乘法同时考虑了数据矩阵和观察值的误差,在参数估计中得到广泛应用。然而总体最小二乘法没有针对具体问题利用误差的先验信息。总体最小二乘的改进算法—结构总体最小二乘法设定了误差矩阵的结构,通过迭代运算估计参数及误差。基于叠加训练序列的时不变信道估计中,信息序列均值构成的误差矩阵为Toeplitz矩阵。结构总体最小范数法作为一种结构总体最小二乘法,可以设定误差矩阵具有Toeplitz结构,有效提高叠加训练信道估计性能。论文对比了最小二乘,数据最小二乘,总体最小二乘和结构总体最小范数在叠加训练序列信道估计中的应用,仿真结果表明,基于结构总体最小范数的估计算法的归一化信道均方误差最小。     

基于最小二乘法的调距桨电液伺服系统辨识研究

利用最小二乘参数估计原理对调距桨电液伺服系统进行系统参数辨识。基于开环辨识、闭环验证的思路,设计出辨识试验方案,利用MATLAB系统辨识工具箱对采集到的数据进行预处、模型定阶和ARX参数估计,获得系统开环模型;利用Simulink对辨识得到的模型进行闭环仿真,将仿真结果与台架实验数据进行对比分析。初步尝试了系统辨识在调距桨伺服系统上的应用。     

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...     

Motion Control of Underwater Vehicle Based on Least Disturbance BP Algorithm

Up to now, some technology of neural networks are developed to solve the non-linearity of researched objects and toimplement the adaptive control in many engineering fields, and some good results were achieved. Though it puts some questionsover to design application structure with neural networks, it is really unknowable about the study mechanism of those.But, theimportance of study ratio is widely realized by many scientists now, and some methods on the modification of that are provided.     

水下航行体水动力参数智能辨识方法研究

通过水下航行体的状态方程和试验观测方程,利用智能辨识技术对水下航行体的模拟运动数据进行了仿真辨识,求得了10个水动力参数.结果表明,智能算法简单有效,对目标函数没有可微性和连续性要求,避免了复杂的梯度矩阵计算,适合在复杂的非线性水动力系统辨识中应用.     

Application of ML to System Identification for Underwater Vehicle

In this paper, maximum-likelihood (ML) and its relaxation algorithm, which are used to identify the mathematicsmodel of an underwater vehicle(UV), arc discussed. With the trial data of zigzag tests, the hydrodynamic derivatives of theUV were estimated, and the relaxation algorithm is confirmed to have better astringency from the contrast between the twomethods.Then a simulation environment based on these parameters is established to verify the validity and effect of these meth-ods. The result shows the model is credible and the methods are very useful for the research of maneuverability and adaptivecontrol of underwater vehicles.     

基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法

针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。     

自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法

[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器（AUV）在水下自主回收和对接的问题,基于惯导（INS）、声学超短基线定位（USBL）、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法。[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度。分别以INS和USBL及光学探测信号作为子滤波器的输入信息,结合AUV水下回收对接过程中的5个阶段分别建立运动方程,最终得到适用于移动平台搭载的AUV水下对接引导系统的多源数据融合导航算法。[结果]仿真结果表明,所提方法具有可行性、系统鲁棒性和控制精度,[结论]可满足母艇水下回收作业对接的工程要求,以及作为AUV水下自主回收操作的技术参考。     

基于最小二乘法的曲轴振动不平衡信号分析

曲轴机构振动是柴油机整体振动的核心,加强柴油机曲轴机构的动态特性分析是研究柴油机振动机理和实施振动监测与故障诊断工作的重要内容。文章首先对曲轴机构的不平衡原因进行综合分析,然后设定曲轴振动信号,并结合最小二乘法原理对曲轴振动信号进行拟合,最后利用实验数据进行曲轴振动信号的不平衡量分析,并验证了本课题研究方法的可行性,为异常不平衡信号测取与分析提供方法与依据。     

Fuzzy neural network control of underwater vehicles based on desired state programming

1 Introduction1 With the development of the activities in deep sea, the application of underwater vehicle is widespread. However, owing to the nonlinearity and unpredictable operating environment of underwater vehicles, many factors must be taken into con…     

航行体出水过程空泡溃灭特性研究

航行体水下高速运动时,表面出现空泡现象.在出水过程中,出现空泡溃灭现象,对航行体的表面受力及力学环境有重要影响.本文通过计算和试验工作,对空泡溃灭进行分析,研究了空泡溃灭造成的压力机理,讨论影响空泡溃灭的因素.     

基于代理模型的水下航行体头型优化设计方法研究

文章采用Kriging代理模型技术针对水下航行体头型优化设计开展研究。采用CFD方法分析了不同头型水下航行体的流体动力性能,将性能参数作为初始样本建立代理模型;根据测试样本点的预测均方误差选择加点策略更新代理模型,提高代理模型预测精度;采用非劣分类遗传算法对阻力和表面压力开展多目标优化,寻找近似最优解。结果表明:基于代理模型技术的水下航行体头型多目标优化设计方法可以有效提高设计效率,获得具有良好水动特性的航行体头型。     

航行体头型对气泡附着影响的数值研究

水下航行体穿越水中膨胀气泡时,气泡在一定条件下有可能附着在航行体上形成附着空泡,从而改变航行体水动力性能,为此开展了头型因素对气团附着空泡影响的数值研究。利用数值模拟方法计算了四种头型航行体穿越膨胀气团的过程,结果发现头型是影响气泡附着的重要因素:对于分离角较大的钝头型,气泡容易附着在航行体上形成附着空泡;对于分离角较小的细长头型,气泡受到扰动后就很快与航行体分离而不会附着。