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基于系统辨识的船舶运动响应与海浪反演技术研究

孙慧  
【摘要】:随着船舶与海洋科学技术的不断发展,很多工程提出实时在线获取海浪信息的要求。如船舶动力定位系统和减摇装置系统中加入实时波浪信息作为前馈,补偿当前海浪对船舶运动的影响,提高控制系统准确度与效率,减少能源消耗;舰载机起降中,实时获取海浪信息以估计舰船运动状态,提高舰载机起降安全性;对于实际海面的大尺度模型试验,获取模型运动时期的实时海浪信息可以了解水域的动力条件,校核大尺度试验的准确性、评估船舶耐波性与操纵性等。由此,本课题提出一种有效的海浪实时信息获取方法,即通过容易测量的舰船运动时历实时反演当前海浪信息。本课题首先以平稳随机海浪中的船舶纵摇或横摇时历为基础,建立运动系统的AR模型,初始辨识船舶运动的频率响应函数。模型参数估计介绍了递推最小二乘算法、Kalman滤波法与高阶累积量法,模型阶数判定采用归一化奇异值法,通过拖曳水池模型试验数据比较了三种算法的辨识情况;然后利用自适应方法优化初始辨识的频率响应,并同时交替反演海浪信息。自适应反演系统在输入与反演的运动谱的均方误差下驱动并逐渐逼近最佳值,自适应优化递推中采用经典的梯度法,利用运动频率响应函数的近正态性,将系统传递函数用Gauss函数进行参数化拟合,优化问题简化为参数寻优的问题,海浪反演采用Wiener滤波器进行规整化反卷积;最后,通过实际海面大尺度模型试验的纵摇时历,建立AR模型,初始辨识频率响应函数并用Gauss函数拟合,自适应优化卷积核并同时交替反演海浪,验证了方法可行性并将课题进行了实际运用。本课题应用船舶运动信号,建立了利用船舶运动时历实时自适应预报海浪的方法,为实际海浪环境下大尺度船模运动响应与海浪谱实时预报提供了解决方法。通过本文的研究发现,对于非线性较弱的船舶运动,自适应方法能够适应航速与航向的变化,具有较好的鲁棒性。该方法不需要使用复杂的海浪观测仪器获取实时海浪信息,具有一定的工程应用价值。


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