船舶操纵非线性KT方程参数的辨识

利用差分进化法对一阶和二阶非线性船舶操纵KT方程中的参数进行辨识,采用积分的方法处理试验数据以获得辨识所需的样本,将辨识结果与前人的方法进行比较,证明该方法能有效提高辨识精度.另外,辨识过程采用平行处理法代替分步辨识法,解决了辨识中的参数相消现象,同时也简化了辨识流程.     

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...     

参数辨识在船舶运动控制中的研究与应用

本文以系统辨识的方法,对船舶运动模型--KT方程的参数进行辨识.通过分别研究最小二乘法和遗传算法在船舶运动方程参数辨识中的应用,提出了一种结合最小二乘法和间接模型参考自适应法的混合辨识算法,并经仿真实验数据的辨识结果分析,有力地证明了本方法的可行性和合理性.     

基于MATLAB的卡尔曼滤波法参数辨识与仿真

本文介绍了基于MATLAB的使用卡尔曼滤波法进行参数辨识的设计与仿真方法。简述了参数辨识的概念和卡尔曼滤波法应用于参数辨识的基本原理,结合实例与最小二乘法进行比较,给出了相应的仿真结果和分析。     

船舶电力系统中同步发电机的实测建模

本文分析了船舶电力系统中同步发电机的派克模型和实用模型,提出了运用最小二乘法和人工鱼群智能算法混合算法辨识同步发电机参数的方法,并进行了仿真实验,验证了该方法的正确性和高效性。利用实验平台,对柴油发电机组中同步发电机通过特定实验测试和参数辨识处理,建立了符合实际运行状况的同步发电机模型。     

高速单体船推进系统参数辨识方法研究

建立高速单体船推进系统参数辨识的数学模型,采用优化的方法辨识推进系统的各参数,将辨识结果与仿真结果进行比较,验证该辨识方法的可靠性.     

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。     

基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识

提出基于多新息最小二乘法的船舶二阶非线性响应型模型参数辨识方法。在实验室环境下对模型船开展Z形试验,分别应用最小二乘递推法和多新息最小二乘法对试验数据进行参数辨识;用得到的模型分别进行Z形试验预报,比较2种方法的准确性和辨识结果的收敛性。试验结果表明:基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识结果收敛更迅速且精度满足要求。     

基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动水动力参数辨识

提出了一种基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识问题。针对船舶横向水动力参数多、参数之间耦合度高的特点,提出了一种计算参数敏感性系数的方法,并依据敏感性系数对参数进行了分类,采用分阶段粒子群优化算法对参数进行辨识。对船舶横向运动参数辨识问题的求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶横向运动参数,验证了算法的有效性。     

进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性.最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性.