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气垫船运动参数神经网络预测与IIR滤波研究

张成亮  
【摘要】: 为保障气垫船的安全运行,其运动参数如纵倾、横倾等有一定的安全界限和警戒界限。但此界限值是由静水环境确定的,在实际航行中,受海浪扰动的影响,运行参数会有较大波动,频繁超过警戒值,干扰正常运行,而且一阶扰动非常接近气垫船的控制频带,会导致许多无谓的控制作用,增加舵机的机械磨损,耗费能源。基于以上原因,本论文研究如何去除气垫船运行参数中的海浪噪声。 本文用频率等分法仿真了典型的长峰波海浪数据,按照实际需要,分为二级与三级海情,同时考虑到遭遇频率的影响,推导了以遭遇频率为自变量的海浪遭遇频谱,并根据波向角的不同细分为四种情况,以供后文的滤波使用。 目前的数字滤波器有FIR与ⅡR两种。鉴于海浪数据并不要求线性相位,本文使用ⅡR滤波器对仿真的海浪数据进行滤波,并着重研究了三种有代表性的ⅡR滤波器,即巴特沃兹、切比雪夫Ⅱ型以及最大平滑ⅡR滤波器,经对比研究,最终选择了综合效果较好的二阶巴特沃兹滤波器。 为减小滤波器的延迟,考虑在滤波前预测若干海浪数据,本文首先探讨了周期图法在海浪预测中的应用,仿真结果表明预测精度较差。最后,本文重点研究了RBF正则化神经网络对海浪的预测。仿真结果表明,在算法执行时间满足目前工程实际应用的前提下,预测未来三个数据的精度较高,平均相对误差在0.3以下,将这一预测结果用于滤波后,仿真结果表明比之前的滤波延迟减小了2—3个点,由此证明这种方法在减小滤波器延迟方面的可行性,并为今后的研究奠定了坚实的基础。


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