舰船运动极短期建模预报的研究现状

综述了舰船姿态运动极短期建模预报的发展历史及现状，讨论了各种建模预报方法在舰船运动极短期建模预报中存在的问题，着重介绍了投影寻踪学习法用于舰船运动建模预报。此外，对舰船运动极短期建模预报的研究作了展望。     

一种基于参数估计的自适应舰船运动预报方法

运动预报是部分舰船系统的重要组成部分。为了有效地解决这一问题,文章提出了一种基于海浪峰值频率估计的自适应舰船运动预报方法。在舰船运动与海浪激励的建模基础上,建立了基于最小二乘估计的自复位海浪峰值频率估计器。采用自回归移动平均(ARIMA)模型拟合方法预报舰船运动,并通过海浪峰值频率估计值自适应调节ARIMA模型的采样周期,提高了复杂海况下对舰船运动的预报能力。该方法与常规ARIMA模型方法、反向传播神经网络方法的仿真对比结果表明了该方法在解决舰船动态预报问题上的良好精度和鲁棒性。     

舰船运动姿态仿真与多层AR预报研究

舰船运动姿态预报可更好地保障舰船各项作业的顺利进行,提高航行安全性。该文从频域角度仿真随机风浪,据此仿真舰船运动。考虑到舰船运动姿态时域上的非线性、非平稳特点,采用多层AR模型进行舰船运动姿态预报,并根据仿真案例进行预报检验。多层AR方法能有效提高极短期预报的精度。     

基于动稳性衡准的舰船稳性预报研究

应用随机稳性理论，研究建立舰船稳性监测的数学模型。通过实时数值分析和自适应识别技术处理舰船横摇运动的水动力系数，提出舰船动稳性衡准指标，进行舰船在风浪中稳性的实时计算及预报研究。通过算例，说明应用随机风浪中航行舰船的动稳性预报方法，可以估算舰船的稳性储备和安全性能。     

舰船目标运动预报方法中灰色系统的研究

舰船的短期运动预测有助于舰载武器系统的校准,从而提升武器系统的打击精度,由于舰船在海浪作用下持续不断做非线性多自由度运动,因此,必须建立一种非线性预测模型进行舰船目标运动的准确预报。本文介绍一种非线性灰度理论,结合该理论对舰船的短时纵摇角度等运动进行预测建模。结果表明,基于灰色系统的舰船目标运动预报有较高的精度。     

船舶海上运动拓扑结构与预测分析研究

舰船运动预报对提高航空母舰作战能力具有非常重要的意义。灰色系统理论对研究舰船运动的随机性和非线性具有非常大的优势。因此,本文通过其拓扑预测模型研究舰船的姿势预报。本文首先建立了灰色拓扑预测在舰船运行纵摇预测中的应用模型,然后通过数据对比研究误差产生的原因。     

舰船姿态运动的自适应实时预报及其应用

舰船姿态运动预报系统是舰载机起降指导系统中的主要部分,它对提高舰载机安全起降起到重要作用.本文根据大型舰船在随机海浪作用下的运动特性,提出了基于自适应AR模型的预报方法,它通过RLS递推算法实现了在线实时预报.利用DSP设计的上述预报系统,本文进行了大量典型航行工况下的仿真.仿真结果表明,文中提出的舰船姿态运动预报方法可行,提前2秒的预报误差为2.7%,提前7秒的预报误差为8.3%.因此,该方法在工程中具有很大的实用价值.     

混沌理论和神经网络相结合的舰船摇荡运动极短期预报

舰船摇荡运动具有混沌特性,因而可以应用混沌理论对其进行预报.介绍了混沌时间序列预测原理;建立了基于混沌理论相空间重构技术的RBF神经网络模型,并将其用于舰船摇荡运动预报;通过对某实船纵摇时历的预报计算,证明了采用混沌和神经网络相结合的预报方法,能有效提高预报精度和延长预报时长.     

基于非线性数学模型的舰船运动特性分析

舰船领域的研究中,运动特性分析是重点内容,在研究过程中,可以采用非线性数学模型。通过对舰船运动特性的准确分析,能够为运动预报提供可靠依据,从而确保舰船上武器系统的发射精度。不仅如此,舰船的运动预报准确度与舰载飞机起落降的安全性有着密切关联,还能为舰船耐波性的研究提供帮助。在对舰船运动模型进行构建的过程中,可以选用MMG分离模型。基于此,以分离模型作为主要依据,对相关的数学模型进行构建,分析船舶在海面上的运动特性。     

具有艏前波观测量的大型舰船姿态运动极短期预报

本文提出了具有艏前波观测量时大型舰船姿态运动建模的预报方法，仿真计算表明，该方法具有满意的预报精度。最后，将该方法与通常的AR方法进行了比较。     

提高直升机起降海情的频域时域综合预报模式

突破舰船耐波性预报领域里极短期预报用时域分析法、短期预报用频域分析法的框架，从舰船实际运行需求出发，以风浪中预报舰载直升机安全起降时机为例，提出了先用频域分析法优选舰船在风浪中航向航速，再用时域预报方法，准确求出该航向航速上适于直升机起降的时刻，从而使舰—机组合能在较高海情下作业，井为舰船耐波性研究拓宽了领域。     

神经网络方法在舰船姿态运动预报中的应用研究

将神经网络应用于舰船姿态运动预报中,利用带有延迟反馈的回归神经网络的暂态、学习效率高、动态映射等优点,提出多输入单输出简化的对角回归神经网络,并给出舰船姿态运动预报模型。在此基础上进行算法收敛性的说明。最后采集15个样本,通过分析样本的平均误差、均方误差和相对误差来说明本文所此采用的算法对舰船纵摇姿态的预报结果有效。为提高预报精度需要将船舶受到的外界干扰融合到模型中,从而可得到理想的预报效果。     

船舶运动的拓扑预测模型分析

航空母舰是一种主要以舰载机为作战武器的舰艇,因此,对其运动预报的研究具有战略意义。由于实际航行情况复杂多变,以往获得的运动数据繁琐复杂,具有很强的随机性和非线性,导致不能有效利用这些数据进行舰船航行的预报。灰色系统理论在研究非线性系统上具有独特的优势。本文将应用灰色系统理论进行舰船运动预报的研究,从多个角度对纵摇角度进行深入预测。     

基于动稳性衡准的舰船稳性预报研究

应用随机稳性理论,研究建立舰船稳性监测的数学模型.通过实时数值分析和自适应识别技术处理舰船横摇运动的水动力系数,提出舰船动稳性衡准指标,进行舰船在风浪中稳性的实时计算及预报研究.通过算例,说明应用随机风浪中航行舰船的动稳性预报方法,可以估算舰船的稳性储备和安全性能.     

基于相空间重构和回声状态网络的舰船摇荡预报

为了改进利用传统回声状态网络(Echo Stale Network,ESN)方法预报非线性舰船摇荡时历时预报精度不足的问题,提出将相空间重构和回声状态网络相结合的方法,在依托海军某型舰实船采集摇荡数据的基础上,采用相空间重构技术提取舰船摇荡时历的内部结构信息,获取摇荡时历的相空间特性,对时历数据进行可用性筛选,然后将重构后的数据输入到回声状态网络进行学习训练,用于预报舰船极短期的摇荡姿态。利用实船数据进行不同预报时长条件下的试验仿真,并按照均方误差、均方根误差等误差标准对仿真结果进行误差分析。试验结果表明:所提方法对于舰船摇荡的预报具有精度高及稳定性强的优点,预报值与真实值相比从摇荡值和摇荡相位上都具有较好的精度,证明了该方法的可行性。     

水面舰船耐波性指标及对Seakeeper软件的评价

针对目前国内军用舰船耐波性计算书中存在的问题，结合《舰船通用规范》中对适航性的规定，对水面舰船耐波性指标进行了较详细说明，指出军用舰船耐波性理论预报中值得注意的问题，并分析了目前较为流行的商用软件Seakeeper的适用船型和预报精度。     

舰船运动极短期预防技术综述

综述舰船运动极短期预报国内外的研究现状及采用的新方法,对各种方法进行了分析、评述,指出当前研究的重点和难点,并探讨了可供海上舰船实用的预防模式。     

舰船运动的一种改进经典谱估计方法

通过对经典谱估计各种方法的性能分析与比较,并结合实际加以改进,进而提出了针对舰船运动的切实可行的谱估计方法,通过仿真,获得了比较令人满意的结果。此方法在提高舰船运动建模及预报的精度等方面,具有一定的实用价值。     

破损进水舰船非线性横摇运动的实验研究

通过设计破损舰船非线性横摇运动实验,对不同状态下的船模进行定频率变波高和定波高变频率的横摇激振试验,探讨舰船横摇运动的水动力特性随横摇频率和横摇幅角变化规律,分析Ⅱ类和Ⅲ类进水舱对破损舰船横摇运动的水动力特性的影响。运用混沌信号识别技术分析破损舰船进水后横摇运动的混沌特性,验证数值仿真的结果,预报破损舰船在规则波中的横摇运动的幅频响应和相频响应。     

应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。