本文關(guān)鍵詞：耙吸挖泥船運(yùn)動(dòng)模型辨識(shí)研究

  更多相關(guān)文章： 耙吸挖泥船 參數(shù)辨識(shí) 擴(kuò)展卡爾曼濾波 并行算法 小波消噪

【摘要】：船舶運(yùn)動(dòng)模型是研究船舶操縱性、設(shè)計(jì)船舶運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和開(kāi)發(fā)船舶運(yùn)動(dòng)仿真模擬器的關(guān)鍵,從上世紀(jì)30年代以來(lái),專家學(xué)者一直致力于船舶運(yùn)動(dòng)模型的研究,經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,人們已經(jīng)通過(guò)不同的建模機(jī)理,構(gòu)建了多種船舶運(yùn)動(dòng)模型的結(jié)構(gòu),并不斷地進(jìn)行著完善。在所構(gòu)建的船舶運(yùn)動(dòng)模型的結(jié)構(gòu)中,包含了很多未知的模型參數(shù),通過(guò)理論計(jì)算或?qū)嶒?yàn)得到的模型參數(shù)精度難以保證,目前大多采用系統(tǒng)辨識(shí)的方法得到船舶模型參數(shù)。本課題依托江蘇省科技廳高新技術(shù)研究項(xiàng)目——“海洋工程船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”,以某大型耙吸挖泥船為參考對(duì)象,在確定了該船非線性運(yùn)動(dòng)模型結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,對(duì)該船模型進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí),并取得了比較理想的效果。本文具有明確的研究方向和工程實(shí)用價(jià)值,其主要內(nèi)容包括如下幾個(gè)方面:首先推導(dǎo)出一般船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型,并對(duì)其中的參數(shù)進(jìn)行了分析,還對(duì)環(huán)境干擾作用的三個(gè)主要因素—風(fēng)、浪、流的模型方程進(jìn)行了構(gòu)造,列出了它們的干擾力和力矩的常用計(jì)算公式。針對(duì)耙吸挖泥船的工作特點(diǎn),對(duì)螺旋槳力、舵力、艏噴反推力、耙臂拖拽力進(jìn)行了建模。為了獲取參數(shù)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)所需的船舶運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù),解耦船舶運(yùn)動(dòng)方程,設(shè)計(jì)了實(shí)船縱蕩實(shí)驗(yàn)和橫蕩、艏搖實(shí)驗(yàn),采集初始數(shù)據(jù)。將小波分析理論應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理,針對(duì)不同的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),選取合適的閥值和不同的小波基和小波分解層數(shù)進(jìn)行原始信號(hào)的小波閥值去噪處理,得到了可靠的數(shù)據(jù)。為了克服擴(kuò)展卡爾曼濾波在船舶運(yùn)動(dòng)模型辨識(shí)中的不足,本文提出了一種改進(jìn)算法,該算法的并行辨識(shí)結(jié)構(gòu)能夠降低船舶運(yùn)動(dòng)模型線性化過(guò)程中的誤差,從而有效降低了傳統(tǒng)算法的誤差來(lái)源。根據(jù)耙吸挖泥船設(shè)計(jì)系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn),將改進(jìn)算法得出的辨識(shí)結(jié)果與傳統(tǒng)算法得出的結(jié)果和船舶實(shí)測(cè)值分別進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了辨識(shí)結(jié)果的有效性,且改進(jìn)算法優(yōu)于原算法。
【關(guān)鍵詞】：耙吸挖泥船 參數(shù)辨識(shí) 擴(kuò)展卡爾曼濾波 并行算法 小波消噪
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U674.31
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題研究背景和意義12
• 1.2 船舶運(yùn)動(dòng)模型概述12-13
• 1.3 船舶模型參數(shù)辨識(shí)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文的主要內(nèi)容14-16
• 第2章 耙吸挖泥船運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型16-32
• 2.1 坐標(biāo)系16-18
• 2.2 船舶動(dòng)力學(xué)模型18-21
• 2.2.1 船舶低頻運(yùn)動(dòng)模型18-20
• 2.2.2 船舶高頻運(yùn)動(dòng)模型20-21
• 2.3 環(huán)境擾動(dòng)力模型21-24
• 2.3.1 風(fēng)擾動(dòng)力模型21-23
• 2.3.2 浪擾動(dòng)力模型23
• 2.3.3 海流擾動(dòng)力模型23-24
• 2.4 耙吸挖泥船作業(yè)產(chǎn)生力模型24-31
• 2.4.1 螺旋槳力模型24-25
• 2.4.2 舵力模型25-27
• 2.4.3 噴艏反推力模型27-28
• 2.4.4 耙臂拖拽力模型28-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 并行擴(kuò)展卡爾曼濾波的系統(tǒng)辨識(shí)算法32-45
• 3.1 系統(tǒng)辨識(shí)概述32-34
• 3.1.1 系統(tǒng)辨識(shí)的定義32-33
• 3.1.2 系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理33
• 3.1.3 系統(tǒng)辨識(shí)的步驟33-34
• 3.2 卡爾曼濾波理論34-38
• 3.2.1 卡爾曼濾波簡(jiǎn)介34-35
• 3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法35-37
• 3.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波運(yùn)用于系統(tǒng)辨識(shí)37-38
• 3.3 并行擴(kuò)展卡爾曼濾波理論38-43
• 3.3.1 并行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法38-40
• 3.3.2 并行算法的推導(dǎo)過(guò)程40-42
• 3.3.3 并行擴(kuò)展卡爾曼濾波的系統(tǒng)辨識(shí)算法42-43
• 3.4 兩種算法精度比較43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 小波分析運(yùn)用于船舶實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理45-61
• 4.1 小波分析的基本原理45-50
• 4.1.1 小波分析簡(jiǎn)介45-46
• 4.1.2 小波變換46-47
• 4.1.3 多分辨分析47-48
• 4.1.4 小波分解與重構(gòu)算法48-50
• 4.2 小波閥值消噪運(yùn)用于船舶試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理50-60
• 4.2.1 小波閥值消噪簡(jiǎn)介50-52
• 4.2.2 Daubechies小波52-54
• 4.2.3 數(shù)據(jù)消噪實(shí)例54-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第5章 耙吸挖泥船系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)和仿真61-76
• 5.1 船舶運(yùn)動(dòng)模型辨識(shí)分析61-63
• 5.1.1 辨識(shí)參數(shù)的描述61-63
• 5.1.2 系統(tǒng)可辨識(shí)分析63
• 5.2 兩種卡爾曼濾波的船舶參數(shù)辨識(shí)63-70
• 5.2.1 基于縱蕩實(shí)驗(yàn)的參數(shù)辨識(shí)64
• 5.2.2 基于橫蕩和艏搖實(shí)驗(yàn)的參數(shù)辨識(shí)64-66
• 5.2.3 參數(shù)辨識(shí)結(jié)果66-70
• 5.3 參數(shù)結(jié)果仿真對(duì)比70-75
• 5.3.1 船舶操縱性實(shí)驗(yàn)仿真71-74
• 5.3.2 變吃水作業(yè)狀態(tài)下耙吸挖泥船運(yùn)動(dòng)仿真74-75
• 5.4 本章小結(jié)75-76
• 結(jié)論76-77
• 參考文獻(xiàn)77-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果80-81
• 致謝81

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