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船舶的工作环境十分复杂,纵向运动参数辨识可以保证船舶的正常航行,避免意外事故的发生。针对当前船舶纵向运动参数辨识方法存在难以找到全局最优值、参数搜索精度低等不足,设计了基于改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法。首先对船舶纵向运动特点进行分析,将船舶纵向运动参数辨识看作是一个非线性优化问题,然后结合船舶纵向运动参数初始化蚁群种群,并通过模拟蚁群的搜索食物机制对船舶纵向运动参数最优解进行查找,当达到最大迭代次数时,得到了最优船舶纵向运动参数,最后对船舶纵向运动参数辨识方法的性能进行测试,改进蚁群算法可以得到高精度的船舶纵向运动参数辨识结果,船舶纵向运动参数辨识误差控制在有效范围内,验证了本文方法的有效性,并与其他船舶纵向运动参数辨识方法进行对比测试,本文方法的船舶纵向运动参数辨识更优,验证了本文方法的优越性。 相似文献
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基于分阶段搜索连续蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种分阶段搜索的连续蚁群算法,并成功应用于求解船舶纵向运动参数辨识问题.首先将船舶纵向运动的参数辨识问题转化为参数空问非线性优化问题,然后在优化问题求解过程中,依据待辨识参数对待优化问题影响的大小,将所有参数进行动态分组,依据影响由大到小的顺序,利用连续蚁群算法依次对各组参数进行寻优,确定各组参数的范围,最后对所有参数进行小范围精细搜索,从而使算法最终收敛到最优解.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纵向运动水动力参数,验证了算法的有效性. 相似文献
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针对大型船舶水面二阶运动方程参数辨识问题,提出了一种舵效参数K与时间参数T独立辨识的方法。该方法利用恒舵角机动来辨识舵效参数K,在船舶恒舵角机动完成后,再进一步利用零舵角运动来辨识时间参数T,通过某型船舶的实验测试验证了所提出的辨识算法的有效性。 相似文献
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[目的]针对智能浮标大深度浮潜模型难以精确量化的问题,提出一种抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法(ASNLS),以实现浮潜多参数识别及深度预测。[方法]首先,在智能浮标浮潜运动灰箱模型中引入其执行机构的非线性动作特性以契合实际模型,并将连续型浮潜运动方程转化为离散模式以匹配实际离散的数据采样方式;然后,将离散型运动方程构造为基于相关函数的表达形式,以减弱噪声对参数辨识的影响;最后,通过调整协方差矩阵的取值,实现该浮潜参数辨识算法的抗数据饱和功能。[结果]基于2021年智能浮标在南海的大深度试验数据,开展了浮潜运动模型参数辨识及深度预测,验证结果表明:相较于传统的最小二乘算法及支持向量机算法,ASNLS算法的收敛速度更快(较最小二乘算法提高了31.8%)、深度预测误差更小(不同深度下的平均绝对百分比误差均小于9%)。[结论]ASNLS算法可为智能浮标的深度控制和预报提供有效的浮潜模型支撑。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(23)
本文以小水线面复合单体无人艇为研究对象,在2种吃水条件下,不同初始纵摇角纵摇衰减运动模型试验,测得纵摇角度随时间变化的曲线,共建立4种纵摇衰减运动模式的系统辨识运动方程,基于系统辨识理论和多种现代优化算法设计并改编了计算软件。通过系统辨识后目标函数的比较,确定了最适合此艇型的纵摇运动辨识方程,得到方程中各力矩系数拟和值,且系统辨识角速度和试验角速度的误差范围平均在4%以内,验证了辨识系统的可靠性。选取其中一种典型角度下的纵摇数据作为辨识依据,讨论2种吃水下水动力矩与时间的变化关系。与同吨位单体滑行艇纵摇运动模式进行比较,表明小水线面单体无人艇纵摇衰减能力较强。 相似文献
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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。 相似文献