本文關(guān)鍵詞：利用支持向量機(jī)辨識船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動模型

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【摘要】：在海洋權(quán)益和能源競爭越演越烈的今天,船舶是國家發(fā)展海洋戰(zhàn)略,緩解能源緊缺問題不可或缺的一部分。然而,復(fù)雜海面環(huán)境對船舶產(chǎn)生甲板上浪、減速、甚至結(jié)構(gòu)損壞等影響。這就要求船舶具有良好的耐波性能。船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動是耐波性的重要研究課題之一。同時(shí),高精度的船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動數(shù)學(xué)模型是航海模擬器行為真實(shí)感的基礎(chǔ)。本文研究利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)對船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動進(jìn)行辨識建模。主要包含以下幾方面工作：首先,利用隨機(jī)波浪理論,考慮風(fēng)速和風(fēng)區(qū)長度等影響,建立基于海浪譜的隨機(jī)波浪干擾模型,進(jìn)而建立不同海況下船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動模型,為下文模型辨識研究提供仿真實(shí)驗(yàn)平臺。通過仿真實(shí)驗(yàn)分析不同海況下船舶垂蕩和縱搖運(yùn)動的特征。通過快速傅里葉變換分析說明海況等級越高,海浪對船舶的干擾作用越強(qiáng)。其次,采用隨機(jī)減量技術(shù)使得能夠在沒有完整海浪信息的情況下辨識船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動模型。利用SVM辨識獲得的模型進(jìn)行船舶垂蕩和縱搖運(yùn)動響應(yīng)預(yù)報(bào),將預(yù)報(bào)結(jié)果同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)結(jié)果對比,仿真結(jié)果顯示SVM能夠有效克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不足,易于過擬合的缺陷,且SVM的辨識精度不受阻尼系數(shù)變化的影響。最后,利用基于海浪譜的隨機(jī)海浪干擾模型估計(jì)海浪對船舶的作用力和力矩,提出基于SVM的船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動模型參數(shù)辨識算法。分析了用于辨識的樣本量以及海況等級對于辨識算法精度的影響,提出合理的辨識策略。以5級海況下1000個樣本進(jìn)行辨識建模,用辨識獲得的模型分別對3級、4級、5級和6級海況下的船舶垂蕩和縱搖運(yùn)動進(jìn)行預(yù)報(bào),仿真結(jié)果顯示利用本文提出的參數(shù)辨識策略獲得的船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動模型的預(yù)報(bào)精度高,具有很好的泛化能力。
【關(guān)鍵詞】：船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動模型 系統(tǒng)辨識 隨機(jī)海浪 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U661.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 垂蕩縱搖耦合運(yùn)動數(shù)學(xué)建模研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動機(jī)理建模11-12
• 1.2.2 船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動辨識建模12-14
• 1.3 本文研究目的和意義14-15
• 1.4 本文主要工作15-18
• 第2章 船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動數(shù)學(xué)模型18-30
• 2.1 坐標(biāo)系系統(tǒng)18-19
• 2.1.1 船舶附體坐標(biāo)系18-19
• 2.1.2 空間固定坐標(biāo)系19
• 2.1.3 隨船平動坐標(biāo)系19
• 2.1.4 波浪坐標(biāo)系19
• 2.2 船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.3 基于海浪譜的隨機(jī)海浪干擾模型20-24
• 2.3.1 基于切片理論的海浪干擾數(shù)學(xué)模型20-21
• 2.3.2 JONSWAP譜21-23
• 2.3.3 不同海況下波浪干擾模型23-24
• 2.4 仿真實(shí)驗(yàn)24-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 用于模型辨識問題的支持向量機(jī)方法30-39
• 3.1 系統(tǒng)辨識30
• 3.2 回歸問題30-31
• 3.3 支持向量機(jī)31-38
• 3.3.1 支持向量機(jī)用于回歸問題32-33
• 3.3.2 對偶問題33-35
• 3.3.3 核函數(shù)35-36
• 3.3.4 支持向量機(jī)用于參數(shù)辨識36-38
• 3.4 SVM工具箱38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 船舶垂蕩和縱搖運(yùn)動數(shù)學(xué)模型的黑箱辨識39-57
• 4.1 隨機(jī)減量技術(shù)39-45
• 4.1.1 用于黑箱辨識的船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動模型40-42
• 4.1.2 四自由度隨機(jī)減量技術(shù)42-45
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識技術(shù)45-46
• 4.3 黑箱辨識仿真實(shí)驗(yàn)46-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第5章 船舶垂蕩和縱搖耦合運(yùn)動數(shù)學(xué)模型的參數(shù)辨識57-68
• 5.1 船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動離散狀態(tài)空間模型57-58
• 5.2 參數(shù)辨識策略的仿真研究58-67
• 5.2.1 樣本構(gòu)造59-60
• 5.2.2 樣本數(shù)對參數(shù)辨識精度的影響60-62
• 5.2.3 海浪等級對參數(shù)辨識精度的影響62-65
• 5.2.4 基于SVM船舶垂蕩縱搖耦合運(yùn)動辨識建模的泛化性能檢驗(yàn)65-67
• 5.3 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論與展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文72-73
• 致謝73-74
• 作者簡介74

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本文編號：578267