基于遗传算法优化的小波神经网络对船舶受扰力及力矩建模预报

首先构造小波神经网络,建立船舶横向和纵向运动模型及其运动受扰力模型,采用小波神经网络对船舶受扰力建模预报,并用遗传算法对其进行优化,对预报结果进行分析比较,给出超前5秒、15秒的船舶运动受扰力与力矩预报结果.     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

基于扩展卡尔曼滤波的船舶纵向运动受扰力与力矩的估计

基于递推最小二乘法设计并实现海浪干扰力和干扰力矩的成型波滤器,对有色的次优卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波(EKF)的效果进行对比.通过引入成型滤波器,采用EKF,提高了状态估计的精度,实现对随机海浪扰动力和力矩的估计.仿真结果表明,通过扩展卡尔曼滤波对海浪扰动力和力矩进行估计是可行的.     

基于水动力系数摄动的船舶横向运动姿态与受扰Kalman滤波的统计建模

该文考察船舶水动力参数在标称值附近按均匀分布发生随机变化时,船舶横向运动姿态及受扰Kalman估计的统计性能.针对某船,在5级海情,18kns航速及0°、45°、90°、135°、180°航向工况下,当船舶水动力系数按均匀分布发生±10%随机变化时,给出船舶姿态及受扰Kalman估计性能的概率建模方法及其应用.仿真结果表明,当水动力系数出现摄动时,估计精度服从对数正态分布,平均估计精度与未出现摄动时相比无显著变化.     

考虑横向漂移的船舶路径跟踪自抗扰控制

针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并通过线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。其次,根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。     

BP神经网络在船舶运动估计中的应用

船舶运动估计在船舶安全、船舶节能等方面有着重要作用。本文给出一种基于BP神经网络的船舶运动估计方法。BP神经网络具有较强的自学习与自适应能力,通过把改进的BP神经网络模型应用到船舶运动估计中,实现了对船舶动态信息的准确预测。     

海浪预报不确定下的船舶运动姿态分析方法

实时准确地估计海浪预报不确定下的船舶运动姿态是一个非常困难的问题.为解决该问题,通过分析海浪预报的随机误差对船舶运动姿态估计的影响,建立基于不确定性海况预报数据的船舶运动姿态估计模型;引入多项式混沌展开方法,实现船舶运动姿态估计的不确定性量化(Uncertainty Quantification,UQ);利用船舶横摇运...     

动力定位系统(DPS)船舶的产生、发展及在海洋石油勘探、开发、生产等阶段的应用

动力定位系统(Dynamic Position System简称DPS)是一种先进的船舶操纵控制系统。该系统通过测量设备(传感器)得到船舶运动的姿态信息和环境信息，利用计算机完成复杂的控制计算，向辅助推进系统发出推力和力矩指令，用于抵抗船舶所受到的风、波浪和海流干扰力作用，从而完成船舶纵向、横向和首向三个自由度的运动控制。     

基于Bayes小子样理论的舰炮弹丸落点散布方差估计

论文提出了动态修正Bayes估计法,建立了动态递推模型,对零均值正态分布的弹丸落点散布方差进行估计。通过具体的数值算例,比较了动态修正Bayes估计法和传统矩估计法,结果表明,采用动态修正Bayes估计法提高了估计精度。     

船舶运动干扰力和力矩数学模型

为了准确计算船舶运动参数,以提高航海模拟器的模拟精度,本文基于欧拉理论建立船舶运动干扰力和力矩数学模型,考虑了水流压力、水力矩、风压力、风力矩、螺旋桨推力、螺旋桨力矩等力学参数对船身运动的影响。以某试验船为实例进行计算研究。结果表明,本文建立的数学模型与相关文献计算结果较为一致,本文建立的船舶运动干扰力和力矩数学模型具有较好的准确性。     

机动目标跟踪典型算法评述

机动目标跟踪算法可以划分为两种：极大似然法和贝叶斯估计法，前者通过对目标量测序列的分析，采用与当前目标运动模式匹配度最高（极大似然性）的模型（包括系统模型和观测模型）对目标状态进行跟踪和估计；后者则首先假定一组模型，再根据量测序列进一步估计出其中每个模型的匹配概率，最后采用贝叶斯公式对全部或部分模型估计进行综合。在此框架下，论文对其中的一些典型算法进行总结和分析。     

利用MATLAB工具箱比较三种谱估计算法

在数字信号处理领域中,功率谱估计是一个最重要的研究和应用方向。为了得到清晰稳定的谱估计仿真结果,可以有很多种方法。其中,利用Matlab工具箱就是目前最为流行的一种简单的方法。利用Matlab工具箱中的三种方法,对白噪声中的正弦信号进行功率谱估计,得到了清新的仿真结果,在分析实验数据之后,得出了有益的结论。     

模糊层次评价与灰色统计评估在项目方案优化中的应用比较

项目方案优化可采用模糊层次评价法,但该方法需专家打分,主观因素的影响比较大。提出灰色统计评估法,并将其和模糊层次评价法一起用于船型优化实证中。比较这两种方法,灰色统计评估法比模糊层次评价法更客观可靠,是一种比较理想的项目方案优化方法。     

变分法的参数约束估计法(英文)

The accuracy of parameter estimation is critical when digitally modeling a ship. A parameter estimation method with constraints was developed, based on the variational method. Performance functions and constraint equations in the variational method are constructed by analyzing input and output equations of the system. The problem of parameter estimation was transformed into a problem of least squares estimation. The parameter estimation equation was analyzed in order to get an optimized estimation of parameters based on the Lagrange multiplication operator. Simulation results showed that this method is better than the traditional least squares estimation, producing a higher precision when identifying parameters. It has very important practical value in areas of application such as system identification and parameter estimation.     

多种评判函数在舰艇电力系统生命力模糊评估中的应用

应用模糊数学理论中的模糊评估方法对舰艇电力系统生命力进行模糊综合评估,建立舰艇电力系统在多种武器攻击下的模糊评估模型,在评估时使用多种评估函数进行综合评估得到舰艇电力系统的生命力指标。评估的结果说明了不同的评估函数在评估中的侧重点不一样,并且综合评估模型可以把模糊性很强的生命力指标定量化。     

Application of probability theory to marne project appraisal

The importance of specifying and quantifying the project risks in the investment decision process cannot be overemphasized. Even more so in the context of marine project appraisal, since the shiping markets are characterized by extreme volatility and high cyclicality. The use of probability theory in investment decisions is reviewed and applications are derived for marine projects. The paper focuses on the use of Monte Carlo simulation to determine the mean and variance of the input variables. Within the Monte Carlo framework three alternative methods are used for the construction of probability distributions; the scaled halves of a normal distribution, two unscaled parts of a normal distribution and finally use of altenative distributions, such as beta, gamma and chi-square. An alternative methodology is also drawn from the literature, namely the Pearson-Turkey three point approximation, to contrast with the Monte Carlo method.     

舰船电力系统生命力的加权模糊综合评判

应用模糊数学理论对舰船电力系统生命力进行了模糊综合评判，讨论了舰船电力系统在多种武器攻击下的模糊评估模型，并以某型舰艇的电力系统为例，通过对其子系统的模糊评估分析，得出整个电力系统的生命力指标。评估结果说明了根据加权模糊综合评判模型，可以把模糊性很强的舰船生命力指标定量化，为电力系统设计方案选优提供依据。     

A new source number estimation method based on the beam eigenvalue

Most source number estimation methods based on the eigenvalues are decomposed by covariance matrix in MUSIC algorithm. To develop the source number estimation method which has lower signal to noise ratio and is suitable to both correlated and uncorrelated impinging signals, a new source number estimation method called beam eigenvalue method (BEM) is proposed in this paper. Through analyzing the space power spectrum and the correlation of the line array, the covariance matrix is constructed in a new way, which is decided by the line array shape when the signal frequency is given. Both of the theory analysis and the simulation results show that the BEM method can estimate the source number for correlated signals and can be more effective at lower signal to noise ratios than the normal source number estimation methods.     

认知无线电的功率估算策略

认知无线电用户在通信前需要通过周围电磁场的参数估算自身的最大通信功率以免影响原授权用户的正常通信,文章提出了一种基于节点协作来进行发射功率估算的策略,不但可以无需知道授权用户的发射功率,而且可以有效的预测出处于深度对数正态阴影衰落中的节点并进行有效补偿。通过对各种经典应用场景的仿真证明,与目前流行的单点估算算法相比,文中算法能获得更优的通信功率。     

基于叠加序列的信道估计的研究

通信的主要任务就是在接收的信号中恢复发送信号。这就需要知道信道的冲击响应。因此信道估计是通信系统中的重要一环。文章介绍了一种在发送序列之上叠加周期训练序列,利用周期训练序列来进行信道估计的方法,并提出了基于叠加周期训练序列的信道阶数估计方法。并对其进行了仿真分析。