共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络.该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统.将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行.试验对大连—烟台航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测. 相似文献
3.
针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model – Nonlinear Model Predictive Control,PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对船舶的参数化模型进行辨识,设计PM-NMPC控制器。对环境干扰下的某集装箱船艏向角控制和轨迹跟踪进行试验,验证控制算法的有效性,并将该控制器与比例积分微分控制器(Proportional plus Integral plus Derivative controller,PID controller)进行对比。仿真结果表明,PM-NMPC控制器轨迹跟踪效果更好,对未知干扰具有更强的稳健性。 相似文献
4.
[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... 相似文献
5.
6.
7.
8.
基于格型递归最小二乘算法的船舶运动极短期预报 总被引:2,自引:0,他引:2
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
9.
针对受限水域船舶动态智能避碰问题,将航迹预测与改进速度障碍相结合,提出一种船舶动态智能避碰方法。建立两船相对运动模型并实时计算船舶避碰运动参数,基于三自由度船舶操纵运动数学(MMG)模型和Kalman滤波算法分别预测本船(OS)和目标船(TS)下一时刻运动状态;然后结合《国际海上避碰规则》(简称《规则》)、良好船艺、航迹预测模型、速度障碍算法和航向控制系统等分析设计船舶动态智能避碰决策模型;通过仿真试验验证动态智能避碰决策模型的可行性和有效性。结果表明:该算法可满足受限水域两船和多船复杂会遇局面下船舶智能避碰,实现动态避碰条件下的船舶安全航行。 相似文献
10.
11.
[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。 相似文献
12.
[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法(DWA)的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。 相似文献
13.
针对船舶轨迹预测精确性与实时性的需求,从数据层面探究影响船舶航行轨迹的特征,通过相关性分析确定网络的输入,提出结合循环神经网络-长短期记忆(Recurrent Neural Networks-Long Short Term Memory,RNN-LSTM)的船舶航行轨迹预测模型。通过船舶Z形试验相关数据与实船实际航行数据对网络模型进行训练,并对未来船舶航行轨迹进行预测。对未来轨迹的预测值与实际值进行对比。结果表明,模型预测误差小,验证该方案在船舶轨迹预测中的实用性和有效性。 相似文献
14.
本文介绍了基于DSP的船舶电站自动准同期装置,应用动态调整采样间隔的交流采样算法来计算交流电量并推导了最小二乘曲线拟合算法来精确预报同期点。该装置能保证在电网品质恶劣的船舶电站中使用时也具有较高的可靠性。 相似文献
15.
船舶航迹多变量是反应船舶有效航行路线的数据之一,常规航迹多变量间的关系主要体现形式以二维平面为主,无法通过数据形式进行关系衡量,为此提出船舶航迹多变量间的流形依赖关系研究。构建线性流形关系模型,利用几何概念,将数据形式的航迹多变量进行实体化,推导出理论关系,使用变量条件约束,实现模型构建;通过模型计算得到船舶航迹角多变量间流形依赖关系,利用模型理论推导,分析出船舶迹多变量间流形依赖关系。实验数据表明,提出的流形依赖关系真实有效。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
为了提高船舶在风浪中航行的安全性,需要精确地预测船舶在风浪中的横摇运动,以提高船舶横摇控制效果,本文通过应用一种带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络预测方法预测船舶横摇运动。该方法考虑了实船操纵性试验数据受风、浪、流等外界因素的的影响,将实测的风向、风速、流速、流向、浪向以及浪高的数据作为外源输入,能够有效提高船舶横摇运动的预测精度。基于“育鲲”轮,利用该方法对实际船舶海上横摇运动进行了实时预测实验,并将其实验结果与SAPSO-BP神经网络模型的预测结果进行对比。从对比结果可以看出,本文所提方法对复杂海浪环境具有良好的适应性,NARX模型的预测精度优于普通反向传播(BP)神经网络和自适应粒子群算法优化的普通反向传播(SAPSO-BP)神经网络. 相似文献