期刊文献+

水下航行体水动力参数智能辨识方法研究 被引量:15

Research of hydrodynamic parameter identification for underwater vehicle using swarm intelligence algorithm
下载PDF
导出
摘要 通过水下航行体的状态方程和试验观测方程,利用智能辨识技术对水下航行体的模拟运动数据进行了仿真辨识,求得了10个水动力参数。结果表明,智能算法简单有效,对目标函数没有可微性和连续性要求,避免了复杂的梯度矩阵计算,适合在复杂的非线性水动力系统辨识中应用。 Based on underwater vehicle's nonlinear differential equation and observation equations,swarm intelligence algorithm is used to identify ten hydrodynamic parameters from simulation observed data of the motions of underwater vehicle.Experimental results show that this method is highly effective and efficient, and moreover it has no requirements on the differentiability and continuity of the objective function,and consequently does not need to perform complex matrix calculations,so this method is suitable for applications in identification of nonlinear hydrodynamics of complex system.
出处 《船舶力学》 EI 北大核心 2007年第1期40-46,共7页 Journal of Ship Mechanics
关键词 参数辨识 粒子群算法 水下航行体 水动力参数 parameter identification swarm intelligence algorithm underwater vehicle hydrodynamic parameter
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献18

  • 1吴世兴,上海力学,1983年,4卷,3期,47页
  • 2团体著者,概率论.3,1981年
  • 3夏正昕,1980年
  • 4罗仁凡,1990年
  • 5蔡金狮,力学进展,1987年,17卷,1期,467页
  • 6徐南荣,系统辨识导论,1986年
  • 7VAPNIK V N. Estimation of Dependencies Based on Empirical Data[M]. New York: Springer-Verlag, 1982.
  • 8VAPNIK V N. An overview of statistical learning theory[J]. IEEE Trans. on Neural Networks, 1999,10(5) :988-999.
  • 9VAPNIK V N. The Nature of Statistical Learning Theory[M]. New York.-Springer-Verlag, 1999.
  • 10SCHOLKOPF B, SMOLA A, MULLER K R. Nonlinear component analysis as a kernel eignvalue problem[J]. Neural Computation, 1998, 10(5) :1299-1319.

共引文献14

同被引文献163

引证文献15

二级引证文献37

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部