發(fā)布時(shí)間：2017-09-10 05:07

  本文關(guān)鍵詞：一種水面無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)模式辨識(shí)系統(tǒng)的研究

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【摘要】：本論文的核心內(nèi)容是提出一種水面無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)系統(tǒng)辨識(shí)方法,并通過(guò)模型試驗(yàn)計(jì)算分析驗(yàn)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(zhuǎn)角速度的誤差函數(shù)建立橫搖運(yùn)動(dòng)、縱搖運(yùn)動(dòng)和操縱運(yùn)動(dòng)的損失函數(shù),再以分目標(biāo)乘除法構(gòu)造無(wú)人艇多目標(biāo)辨識(shí)最優(yōu)化問(wèn)題的評(píng)價(jià)函數(shù),將無(wú)人艇多目標(biāo)辨識(shí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成求解評(píng)價(jià)函數(shù)極小值問(wèn)題,最后采用遺傳算法求解出最優(yōu)解。為了進(jìn)行模型試驗(yàn),筆者設(shè)計(jì)了一艘三體船無(wú)人艇,完成三體船無(wú)人艇模型制作,并進(jìn)行了推進(jìn)系統(tǒng)和操縱系統(tǒng)設(shè)計(jì)安裝。利用MSComm串口控件設(shè)計(jì)了一套無(wú)人艇模型試驗(yàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),可以實(shí)時(shí)采集水面無(wú)人艇三軸加速度、三軸角速度、三軸方向位移以及舵角等運(yùn)動(dòng)參數(shù)。分別進(jìn)行了無(wú)人艇靜水橫搖衰減試驗(yàn)、靜水縱搖衰減試驗(yàn)和自由自航操縱性試驗(yàn),得到該無(wú)人艇模型運(yùn)動(dòng)過(guò)程的角度、角速度、速度、加速度以及舵角等試驗(yàn)數(shù)據(jù),以橫搖運(yùn)動(dòng)平衡方程、縱搖運(yùn)動(dòng)平衡方程以及平面線(xiàn)性操縱性方程為數(shù)學(xué)模型,用Visual Basic編譯辨識(shí)軟件,將試驗(yàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入辨識(shí)軟件求解出待辨識(shí)參數(shù)(即水動(dòng)力導(dǎo)數(shù)),從而得出無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)方程。對(duì)單個(gè)運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行辨識(shí)計(jì)算分析,驗(yàn)證了單個(gè)方程的辨識(shí)可靠性,討論了不同權(quán)重下無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)辨識(shí)計(jì)算,通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)報(bào),分析計(jì)算預(yù)報(bào)值與試驗(yàn)值之間的相對(duì)誤差和相關(guān)系數(shù),誤差基本在10%以?xún)?nèi),相關(guān)系數(shù)均在0.9以上,可知預(yù)報(bào)值與試驗(yàn)值吻合良好。論文最后介紹和驗(yàn)證小波分析用于船模試驗(yàn)數(shù)據(jù)去噪方法的可靠性。本文用db4小波函數(shù)對(duì)無(wú)人艇試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,并對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)計(jì)算與未經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)辨識(shí)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)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(shè)計(jì)了三體船主船體,并制作了一艘兩米長(zhǎng)的無(wú)人艇模型,對(duì)船體的穩(wěn)性和自扶正進(jìn)行了校核;設(shè)計(jì)、安裝了無(wú)人艇的推進(jìn)系統(tǒng)和操縱系統(tǒng),選定MAU型三葉螺旋螺旋槳,計(jì)算了最佳轉(zhuǎn)速為2800r/s;對(duì)舵葉數(shù)目、舵的型線(xiàn)和水動(dòng)力進(jìn)行了計(jì)算,舵機(jī)選型進(jìn)行了校核。2、根據(jù)最小二乘法,以誤差準(zhǔn)則建立操縱運(yùn)動(dòng)、橫搖運(yùn)動(dòng)和縱搖運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)辨識(shí)損失函數(shù);再根據(jù)多目標(biāo)最優(yōu)化原理,利用子目標(biāo)乘除法以?xún)缰笖?shù)加權(quán)乘積形式構(gòu)建了總辨識(shí)目標(biāo)函數(shù)�；谶z傳優(yōu)化算法構(gòu)造多目標(biāo)系統(tǒng)辨識(shí)算法,并用VB語(yǔ)言編譯了一套多目標(biāo)系統(tǒng)辨識(shí)程序。3、利用RS232串口、MSComm控件,編譯VB程序?qū)崿F(xiàn)了PC與傳感器之間的通訊;設(shè)計(jì)了無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),主要包括主要傳感器、激光測(cè)距儀和MTi,可同時(shí)實(shí)時(shí)采集無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)的角度、角速度、加速度、位移等運(yùn)動(dòng)參數(shù)。并通過(guò)對(duì)比MTi用戶(hù)程序驗(yàn)證了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)的可靠性。4、進(jìn)行了無(wú)人艇多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)試驗(yàn),包括靜水橫搖衰減實(shí)驗(yàn)、靜水縱搖衰減實(shí)驗(yàn)和船模自由自航操縱實(shí)驗(yàn),對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理計(jì)算分析。在對(duì)靜水橫搖衰減實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)了三體船在做靜水橫搖衰減運(yùn)動(dòng)時(shí),會(huì)在第五個(gè)周期時(shí)出現(xiàn)“停頓”現(xiàn)象,筆者對(duì)產(chǎn)生這一現(xiàn)象進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析。在進(jìn)行多目標(biāo)綜合辨識(shí)之前,筆者對(duì)每個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行了單獨(dú)辨識(shí),對(duì)其辨識(shí)精度進(jìn)行了分析,得出無(wú)人艇橫搖方程、縱搖方程、橫漂方程和回轉(zhuǎn)方程單獨(dú)辨識(shí)精度都在可接收范圍內(nèi)。最后從權(quán)重、壓載和擾動(dòng)三個(gè)方面,對(duì)無(wú)人艇多目標(biāo)綜合辨識(shí)進(jìn)行了計(jì)算分析。5、基于塔式快速分解算法用VB語(yǔ)言編譯了一套小波去噪程序,應(yīng)用于無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的去噪。對(duì)去噪前和去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了辨識(shí)計(jì)算對(duì)比,計(jì)算結(jié)果表明小波去噪提高了系統(tǒng)辨識(shí)的精度,驗(yàn)證了小波去噪在無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)辨識(shí)中應(yīng)用的有效性。
【關(guān)鍵詞】：三體船無(wú)人艇模型 運(yùn)動(dòng)模式 系統(tǒng)辨識(shí) 模型試驗(yàn) 小波去噪 多目標(biāo)最優(yōu)化
【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】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(shí)用價(jià)值13-15
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)15-18
• 1.3.1 水面無(wú)人艇發(fā)展?fàn)顩r15-16
• 1.3.2 水面無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)建模16-17
• 1.3.3 系統(tǒng)辨識(shí)17-18
• 1.4 課題研究?jī)?nèi)容18-19
• 第2章 水面三體無(wú)人艇的初步設(shè)計(jì)與艇模制作19-36
• 2.1 引言19
• 2.2 船型設(shè)計(jì)與模型制作19-27
• 2.2.1 艇型設(shè)計(jì)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(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與安裝27-31
• 2.3.1 螺旋槳設(shè)計(jì)與選型27-29
• 2.3.2 主機(jī)選型29-30
• 2.3.3 軸系設(shè)計(jì)與安裝30-31
• 2.4 操縱系統(tǒng)設(shè)計(jì)與安裝31-35
• 2.4.1 舵葉設(shè)計(jì)31-33
• 2.4.2 船槳后舵的水動(dòng)力計(jì)算33-35
• 2.4.3 舵的數(shù)目和安裝形式35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第3章 多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模式數(shù)學(xué)模型與系統(tǒng)辨識(shí)36-51
• 3.1 引言36
• 3.2 操縱性數(shù)學(xué)模型36-39
• 3.2.1 操縱性數(shù)學(xué)模型選擇原則36-37
• 3.2.2 操縱性數(shù)學(xué)模型37-39
• 3.3 搖蕩運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型39-41
• 3.3.1 橫搖數(shù)學(xué)模型39-41
• 3.3.2 縱搖數(shù)學(xué)模型41
• 3.4 多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型41-43
• 3.4.1 多目標(biāo)決策41-43
• 3.4.2 多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型43
• 3.5 系統(tǒng)辨識(shí)43-50
• 3.5.1 系統(tǒng)辨識(shí)基本思想43-44
• 3.5.2 三體船無(wú)人艇系統(tǒng)辨識(shí)數(shù)學(xué)模型44-47
• 3.5.3 系統(tǒng)辨識(shí)步驟47
• 3.5.4 系統(tǒng)辨識(shí)優(yōu)化算法47-50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 第4章 無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)51-65
• 4.1 引言51
• 4.2 利用Visual Basic平臺(tái)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(shí)現(xiàn)RS232串口通訊54-57
• 4.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳感器構(gòu)成57-61
• 4.3.1 激光測(cè)距儀57-59
• 4.3.2 微慣導(dǎo)系統(tǒng)姿態(tài)測(cè)量?jī)xMTi59-61
• 4.4 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)61-64
• 4.4.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)61-62
• 4.4.2 PC數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)62-63
• 4.4.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可靠性驗(yàn)證63-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第5章 無(wú)人艇三體船多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)分析65-99
• 5.1 引言65
• 5.2 多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)方案65-68
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容65-66
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施過(guò)程66-68
• 5.3 靜水橫搖衰減運(yùn)動(dòng)辨識(shí)分析68-77
• 5.3.1 靜水橫搖、縱搖衰減實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析68-70
• 5.3.2 橫搖運(yùn)動(dòng)辨識(shí)計(jì)算分析70-72
• 5.3.3 靜水橫搖辨識(shí)誤差分析72-73
• 5.3.4 靜水縱搖系統(tǒng)辨識(shí)分析73-75
• 5.3.5 橫搖運(yùn)動(dòng)與縱搖運(yùn)動(dòng)綜合辨識(shí)75-77
• 5.4 操縱運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析77-89
• 5.4.1 操縱無(wú)干擾大航速不同壓載辨識(shí)結(jié)果分析78-83
• 5.4.2 操縱性辨識(shí)誤差分析83-85
• 5.4.3 操縱無(wú)干擾高航速無(wú)壓載不同權(quán)重結(jié)果分析85-89
• 5.5 多目標(biāo)辨識(shí)分析89-98
• 5.5.1 不同權(quán)重多目標(biāo)分析90-94
• 5.5.2 不同壓載和擾動(dòng)多目標(biāo)辨識(shí)計(jì)算分析94-96
• 5.5.3 有干擾和無(wú)干擾多目標(biāo)96-98
• 5.6 本章小結(jié)98-99
• 第6章 小波分析用于無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)辨識(shí)去噪99-114
• 6.1 小波介紹99
• 6.2 小波變換理論基礎(chǔ)99-102
• 6.2.1 小波變換，離散小波變換簡(jiǎn)介99-100
• 6.2.2 塔式快速算法100-102
• 6.3 小波分析應(yīng)用102-104
• 6.3.1 小波在信號(hào)去噪中的應(yīng)用102-103
• 6.3.2 小波去噪過(guò)程103-104
• 6.4 小波去噪在水面無(wú)人艇多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)辨識(shí)應(yīng)用104-112
• 6.4.1 基于db4小波的無(wú)人艇多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)消噪105-107
• 6.4.2 小波去噪方法有效性驗(yàn)證107-112
• 6.5 本章小結(jié)112-114
• 第7章 總結(jié)與展望114-117
• 7.1 論文工作總結(jié)114
• 7.2 論文工作展望114-117
• 參考文獻(xiàn)117-121
• 附錄 1：不同權(quán)重多目標(biāo)辨識(shí)曲線(xiàn)與實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)曲線(xiàn)圖121-129
• 附錄 2：不同壓載多目標(biāo)辨識(shí)曲線(xiàn)與實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)曲線(xiàn)圖129-133
• 附錄 3：不同干擾多目標(biāo)辨識(shí)曲線(xiàn)與實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)曲線(xiàn)圖133-137
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)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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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 賈敬蓓;三體船型阻力和運(yùn)動(dòng)性能試驗(yàn)研究[D];大連理工大學(xué);2010年

2 周廣利;三體船型阻力預(yù)報(bào)、優(yōu)化與系列性試驗(yàn)分析研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳康;三體船粘性流場(chǎng)的模擬[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

2 姚漢文;三體船典型節(jié)點(diǎn)疲勞強(qiáng)度預(yù)報(bào)及影響因素分析[D];華南理工大學(xué);2016年

3 李駿;一種水面無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)模式辨識(shí)系統(tǒng)的研究[D];江蘇科技大學(xué);2016年

4 劉輝;基于多梁模型的三體船波激響應(yīng)[D];大連理工大學(xué);2009年

5 楊德喜;高速三體船結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與強(qiáng)度評(píng)估[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

6 程虎;三體船的振動(dòng)附連水質(zhì)量研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

7 郭俊偉;小水線(xiàn)面三體船結(jié)構(gòu)水動(dòng)力分析[D];大連理工大學(xué);2008年

8 徐偉;三體船波浪誘導(dǎo)運(yùn)動(dòng)及載荷的數(shù)值預(yù)報(bào)研究[D];上海交通大學(xué);2008年

9 楊趙華;高速三體船結(jié)構(gòu)輕型化設(shè)計(jì)研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

10 董威;高速三體船的動(dòng)態(tài)特性研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：824905