本文關鍵詞：一種水面無人艇運動模式辨識系統(tǒng)的研究

  更多相關文章： 三體船無人艇模型 運動模式 系統(tǒng)辨識 模型試驗 小波去噪 多目標最優(yōu)化

【摘要】：本論文的核心內(nèi)容是提出一種水面無人艇運動多目標系統(tǒng)辨識方法,并通過模型試驗計算分析驗證該方法的正確性。分別以橫搖角速度、縱搖角速度、橫向速度和回轉角速度的誤差函數(shù)建立橫搖運動、縱搖運動和操縱運動的損失函數(shù),再以分目標乘除法構造無人艇多目標辨識最優(yōu)化問題的評價函數(shù),將無人艇多目標辨識問題轉化成求解評價函數(shù)極小值問題,最后采用遺傳算法求解出最優(yōu)解。為了進行模型試驗,筆者設計了一艘三體船無人艇,完成三體船無人艇模型制作,并進行了推進系統(tǒng)和操縱系統(tǒng)設計安裝。利用MSComm串口控件設計了一套無人艇模型試驗運動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),可以實時采集水面無人艇三軸加速度、三軸角速度、三軸方向位移以及舵角等運動參數(shù)。分別進行了無人艇靜水橫搖衰減試驗、靜水縱搖衰減試驗和自由自航操縱性試驗,得到該無人艇模型運動過程的角度、角速度、速度、加速度以及舵角等試驗數(shù)據(jù),以橫搖運動平衡方程、縱搖運動平衡方程以及平面線性操縱性方程為數(shù)學模型,用Visual Basic編譯辨識軟件,將試驗數(shù)據(jù)導入辨識軟件求解出待辨識參數(shù)(即水動力導數(shù)),從而得出無人艇運動方程。對單個運動方程進行辨識計算分析,驗證了單個方程的辨識可靠性,討論了不同權重下無人艇運動多目標辨識計算,通過對運動進行預報,分析計算預報值與試驗值之間的相對誤差和相關系數(shù),誤差基本在10%以內(nèi),相關系數(shù)均在0.9以上,可知預報值與試驗值吻合良好。論文最后介紹和驗證小波分析用于船模試驗數(shù)據(jù)去噪方法的可靠性。本文用db4小波函數(shù)對無人艇試驗數(shù)據(jù)進行去噪處理,并對處理后的數(shù)據(jù)進行辨識計算與未經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)辨識結果進行對比,驗證了該方法的可靠性。主要工作如下:1、根據(jù)母型船改造法設計了三體船主船體,并制作了一艘兩米長的無人艇模型,對船體的穩(wěn)性和自扶正進行了校核;設計、安裝了無人艇的推進系統(tǒng)和操縱系統(tǒng),選定MAU型三葉螺旋螺旋槳,計算了最佳轉速為2800r/s;對舵葉數(shù)目、舵的型線和水動力進行了計算,舵機選型進行了校核。2、根據(jù)最小二乘法,以誤差準則建立操縱運動、橫搖運動和縱搖運動系統(tǒng)辨識損失函數(shù);再根據(jù)多目標最優(yōu)化原理,利用子目標乘除法以冪指數(shù)加權乘積形式構建了總辨識目標函數(shù)�；谶z傳優(yōu)化算法構造多目標系統(tǒng)辨識算法,并用VB語言編譯了一套多目標系統(tǒng)辨識程序。3、利用RS232串口、MSComm控件,編譯VB程序實現(xiàn)了PC與傳感器之間的通訊;設計了無人艇運動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),主要包括主要傳感器、激光測距儀和MTi,可同時實時采集無人艇運動的角度、角速度、加速度、位移等運動參數(shù)。并通過對比MTi用戶程序驗證了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)的可靠性。4、進行了無人艇多目標運動試驗,包括靜水橫搖衰減實驗、靜水縱搖衰減實驗和船模自由自航操縱實驗,對試驗數(shù)據(jù)進行了處理計算分析。在對靜水橫搖衰減實驗數(shù)據(jù)分析過程中,發(fā)現(xiàn)了三體船在做靜水橫搖衰減運動時,會在第五個周期時出現(xiàn)“停頓”現(xiàn)象,筆者對產(chǎn)生這一現(xiàn)象進行了簡單分析。在進行多目標綜合辨識之前,筆者對每個子目標進行了單獨辨識,對其辨識精度進行了分析,得出無人艇橫搖方程、縱搖方程、橫漂方程和回轉方程單獨辨識精度都在可接收范圍內(nèi)。最后從權重、壓載和擾動三個方面,對無人艇多目標綜合辨識進行了計算分析。5、基于塔式快速分解算法用VB語言編譯了一套小波去噪程序,應用于無人艇運動數(shù)據(jù)的去噪。對去噪前和去噪后的數(shù)據(jù)進行了辨識計算對比,計算結果表明小波去噪提高了系統(tǒng)辨識的精度,驗證了小波去噪在無人艇運動辨識中應用的有效性。
【關鍵詞】：三體船無人艇模型 運動模式 系統(tǒng)辨識 模型試驗 小波去噪 多目標最優(yōu)化
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U665.2
【目錄】：

• 第1章 緒論13-19
• 1.1 引言13
• 1.2 選題的理論意義和實用價值13-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢15-18
• 1.3.1 水面無人艇發(fā)展狀況15-16
• 1.3.2 水面無人艇運動建模16-17
• 1.3.3 系統(tǒng)辨識17-18
• 1.4 課題研究內(nèi)容18-19
• 第2章 水面三體無人艇的初步設計與艇模制作19-36
• 2.1 引言19
• 2.2 船型設計與模型制作19-27
• 2.2.1 艇型設計19-21
• 2.2.2 初穩(wěn)性核算21-22
• 2.2.3 自扶正穩(wěn)性校核22-24
• 2.2.4 模型制作24-27
• 2.3 推進系統(tǒng)設計與安裝27-31
• 2.3.1 螺旋槳設計與選型27-29
• 2.3.2 主機選型29-30
• 2.3.3 軸系設計與安裝30-31
• 2.4 操縱系統(tǒng)設計與安裝31-35
• 2.4.1 舵葉設計31-33
• 2.4.2 船槳后舵的水動力計算33-35
• 2.4.3 舵的數(shù)目和安裝形式35
• 2.5 本章小結35-36
• 第3章 多目標運動模式數(shù)學模型與系統(tǒng)辨識36-51
• 3.1 引言36
• 3.2 操縱性數(shù)學模型36-39
• 3.2.1 操縱性數(shù)學模型選擇原則36-37
• 3.2.2 操縱性數(shù)學模型37-39
• 3.3 搖蕩運動數(shù)學模型39-41
• 3.3.1 橫搖數(shù)學模型39-41
• 3.3.2 縱搖數(shù)學模型41
• 3.4 多目標數(shù)學模型41-43
• 3.4.1 多目標決策41-43
• 3.4.2 多目標數(shù)學模型43
• 3.5 系統(tǒng)辨識43-50
• 3.5.1 系統(tǒng)辨識基本思想43-44
• 3.5.2 三體船無人艇系統(tǒng)辨識數(shù)學模型44-47
• 3.5.3 系統(tǒng)辨識步驟47
• 3.5.4 系統(tǒng)辨識優(yōu)化算法47-50
• 3.6 本章小結50-51
• 第4章 無人艇運動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設計51-65
• 4.1 引言51
• 4.2 利用Visual Basic平臺的MSComm控件的串口通訊51-57
• 4.2.1 RS232串口串行通訊51-53
• 4.2.2 MSComm控件介紹53-54
• 4.2.3 MSComm控件實現(xiàn)RS232串口通訊54-57
• 4.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳感器構成57-61
• 4.3.1 激光測距儀57-59
• 4.3.2 微慣導系統(tǒng)姿態(tài)測量儀MTi59-61
• 4.4 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設計61-64
• 4.4.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結構61-62
• 4.4.2 PC數(shù)據(jù)處理軟件設計62-63
• 4.4.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可靠性驗證63-64
• 4.5 本章小結64-65
• 第5章 無人艇三體船多目標運動系統(tǒng)辨識實驗分析65-99
• 5.1 引言65
• 5.2 多目標運動實驗方案65-68
• 5.2.1 實驗內(nèi)容65-66
• 5.2.2 實驗實施過程66-68
• 5.3 靜水橫搖衰減運動辨識分析68-77
• 5.3.1 靜水橫搖、縱搖衰減實驗數(shù)據(jù)分析68-70
• 5.3.2 橫搖運動辨識計算分析70-72
• 5.3.3 靜水橫搖辨識誤差分析72-73
• 5.3.4 靜水縱搖系統(tǒng)辨識分析73-75
• 5.3.5 橫搖運動與縱搖運動綜合辨識75-77
• 5.4 操縱運動實驗數(shù)據(jù)分析77-89
• 5.4.1 操縱無干擾大航速不同壓載辨識結果分析78-83
• 5.4.2 操縱性辨識誤差分析83-85
• 5.4.3 操縱無干擾高航速無壓載不同權重結果分析85-89
• 5.5 多目標辨識分析89-98
• 5.5.1 不同權重多目標分析90-94
• 5.5.2 不同壓載和擾動多目標辨識計算分析94-96
• 5.5.3 有干擾和無干擾多目標96-98
• 5.6 本章小結98-99
• 第6章 小波分析用于無人艇運動辨識去噪99-114
• 6.1 小波介紹99
• 6.2 小波變換理論基礎99-102
• 6.2.1 小波變換，離散小波變換簡介99-100
• 6.2.2 塔式快速算法100-102
• 6.3 小波分析應用102-104
• 6.3.1 小波在信號去噪中的應用102-103
• 6.3.2 小波去噪過程103-104
• 6.4 小波去噪在水面無人艇多目標運動辨識應用104-112
• 6.4.1 基于db4小波的無人艇多目標運動試驗數(shù)據(jù)消噪105-107
• 6.4.2 小波去噪方法有效性驗證107-112
• 6.5 本章小結112-114
• 第7章 總結與展望114-117
• 7.1 論文工作總結114
• 7.2 論文工作展望114-117
• 參考文獻117-121
• 附錄 1：不同權重多目標辨識曲線與實驗實測曲線圖121-129
• 附錄 2：不同壓載多目標辨識曲線與實驗實測曲線圖129-133
• 附錄 3：不同干擾多目標辨識曲線與實驗實測曲線圖133-137
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文和取得的科研成果137-138
• 致謝138-139
• 大摘要139-144
• 摘要140-142
• Abstract142-144

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本文編號：824905