【摘要】：船舶非線性運動模型參數辨識及預報是船舶研究領域的一個重要部分。良好的運動預報不僅在船舶的安全性及操縱方面起著重要作用,也在軍艦導彈發(fā)射精度提供幫助。船舶運動預報既對艦載機的安全起降提供幫助,也可為船舶耐波性的研究提供數據基礎。為此開展了以下研究。船舶運動數學模型是研究船舶非線性運動模型參數辨識及預報的基礎和關鍵,建立準確的船舶運動數學模型并進行仿真能更好的研究船舶的運動特性。船舶運動數學模型中,分離型模型(MMG)不僅各項具有實際的物理意義,而且能單獨研究船舶的減搖鰭、舵等的水動力參數。因此本文采用分離型模型的思想,研究建立船舶運動數學模型。詳述分離型模型中各分力、力矩的構成和水動力系數的推導和計算方法,分析了海浪的特性以及海浪對船舶運動的干擾,最終建立海浪干擾下的非線性船舶運動數學模型并進行船舶運動仿真。建立船舶運動數學模型過程中,根據船型數據計算模型參數計算復雜且偏差較大。本文研究辨識建模方法,提出應用擴展Kalman濾波算法辨識估計船舶運動非線性模型參數。以分離型模型與擴展Kalman濾波算法相結合,應用擴展Kalman濾波算法辨識分離型的船舶運動數學模型的模型參數,通過仿真實驗數據,分析模型參數辨識曲線,驗證了辨識結果。最后應用擴展Kalman濾波算法,在線自適應辨識船舶運動模型參數,建立預報模型,并進行船舶運動預報,通過實驗結果對比分析,預報效果要好于基于卡爾曼預報算法的AR預報方法和基于遞推最小二乘算法的AR預報方法,預報精度更高。
【圖文】：

圖 2.1 慣性坐標系和附體坐標系然后建立運動坐標系。運動坐標系建立在船體上，運動坐標系的原點用 O 表示，以取在船舶的中心、重心或是其他位置，所以也稱作船體坐標系[10]。運動坐標系是地面坐標系為參考，用來表現船舶的運動姿態(tài)的坐標系。運動坐標系的三個方向定 x、y 和 z，Ox 軸的正方向總是指向船舶的航行方向，Oy 軸取在與縱中剖面垂直的向垂直面上，正方向總是指向船體的左右兩邊，和船舶的橫蕩方向一致，Oz 軸的正向指向船底并與船舶的甲板垂直。船體坐標系的原點 O 的速度我們用向量 U 表示，并且是一個合速度，它是由船體標系各方向的速度合成的，船體坐標系各方向的速度分別記為 u，，v，w，U 可表示：=( )TU u ,v , w式中 u---縱蕩速度（航速）；v---橫蕩速度；

所以帶有減搖鰭裝置的船舶橫搖運動數學模型1 2( ) ( ) ( )xx xx F WAVEI + J p + K + K = K +K的數學模型中可以看出，只要方程的右端為零，不會產生橫搖。減搖鰭產生的橫搖力矩與海浪產，這里能看出減搖鰭是如何減輕船舶橫搖及提高船動鰭角為fα ，則在鰭上產生的升力為：2(1/ 2)F L fL V A Cα= ρ α投影面積；升力系數斜率[28]。于水流相對速度和鰭的軸線，如圖 2.2 所示。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U661.3

【參考文獻】

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本文編號：2614999