卡尔曼滤波技术在船舶横摇预测中的应用研究

船舶在海上的航行受到海洋气象和水文条件的影响,会产生垂荡、横摇和纵摇等多种形式的运动,这些复杂运动对舰船航行稳定性和船载精密设备的工作精度有不利影响。因此,对船舶的横摇、纵摇等运动进行短时预测具有重要意义。本文系统介绍卡尔曼滤波技术,并利用滤波技术和随机海浪数学模型,研究一种船舶横摇运动的预测方法。

数据挖掘的高动态范围船舶横摇预测

舰船在海面上行驶时会受到海浪和洋流等环境扰动产生首摇横摇等各种摇荡。传统的横摇预测方法是通过传播角度传感器进行测量预测,但是预测的结果时效性差,预测的结果往往滞后于船舶的运动,因此如何快速准确的预测舰船横摇运动让舰船设计人员和专家伤透了脑筋。就上述现象设计了1套在数据挖掘条件下基于卡尔曼滤波技术的高动态范围船舶横摇预测系统。在给定具体海况的情况下对给定船只进行了船舶横摇运动仿真预测,得到随机海浪仿真倾角曲线,输入到微机系统后在对船舶横摇运动角速度进行测量,同时对环境干扰采用白化处理。最后,运用卡尔曼滤波技术对船舶进行半物理仿真预测,得到船舶横摇预测结果。通过对预测结果进行分析,基于卡尔曼滤波技术的高动态范围船舶横摇预测系统可以准确的对船舶横摇进行预测,降低了预测的滞后性,具有科学性和可行性。

基于联邦泛化的非平稳船舶横摇运动预测方法

船舶易受到风浪干扰而影响海上风力发电机的安装精度和维护安全性,其中长峰波随机波浪谱下的非平稳横摇运动影响最大。为保证海上作业在复杂海况下的稳定性,需要提高预测模型的泛化性,故本文提出基于联邦泛化的非平稳船舶横摇运动预测方法。首先,利用变模态方法分解非平稳船舶横摇运动为多分量平稳序列,进而采用注意力机制的长短期记忆神经网络建立本地多维多步预测模型,并进行误差校正;其次,为了提高复杂海况下遇到新类型船舶横摇运动时的预测效果,在不共享数据的前提下联合多家船舶横摇运动数据持有方进行择优联邦建模;最后,使用最大均值差异方法选择特征相似度高的数据进行加权平均联邦训练。实验结果表明,经过联邦学习后的模型具有更高的预测精度,以及更好的泛化能力,有助于风电安装时的波浪补偿稳定控制。

基于最优变分模态分解与相空间重构的LSTM船舶横摇运动预测

为提高船舶海上作业稳定性,需要精确预测船舶横摇运动,以增强船舶横摇补偿控制效果。建立了一种基于最优变分模态分解与相空间重构的长短时记忆神经网络船舶横摇运动预测模型。该模型利用最优变分模态分解方法,将船舶横摇运动数据分解成多个不同频率尺度且相对平稳的模态分量;基于最大Lyapunov指数对各模态分量进行混沌性判定;对非混沌分量进行单维LSTM预测,对混沌分量利用C-C方法重构相空间后进行多维LSTM预测;将所有分量预测结果线性组合,得到船舶横摇运动预测输出。通过仿真试验与ARIMA、BP、LSTM模型进行对比,结果验证了模型在提高船舶横摇运动预测精度方面的优越性。

面向复杂海况的海上无人船对星通信自适应波束成形方法

复杂海况下的海上卫星通信因海上无人船受海浪影响而频繁横摇运动,此时传统基于收发端相对空间位置的波束对准等固定波束成形方案极易失效,从而导致链路中断或性能下降,这是高海况下海上卫星通信长期面临的挑战之一。为此,提出了通过无人船的自适应波束成形来补偿其随海浪运动而产生的横摇角度变化,设计了相应的上行传输框架和横摇角预测模型。基于预测的横摇角信息计算相应信道状态信息,为海上无人船和卫星设计了一种联合波束成形算法,以实现高海况下的有效波束对准和优化。仿真结果表明了无人船横摇角预测的准确性,以及自适应波束成形在复杂海况下的传输性能保证。

混沌对角递归神经网络的船舶横摇预报方法

船舶运动在一定条件下会出现混沌特性,因此可以利用混沌神经网络对其进行预报.对传统的混沌对角递归神经网络模型各权值的训练进行优化,给出了基于Lyapunov函数的各层权所通用的学习速率调整算法的收敛定理并加以证明.仿真结果表明,采用优化采样时刻可提高各权值的精确度,使收敛性得到改善,能有效提高预报精度和延长预报时间.与前向神经网络BP预测相对比,优化后的模型具有很好的预测效果.

A Simple Prediction Formula of Roll Damping of Conventional Cargo Ships on the Basis of Ikeda＇s Method and Its Limitation

Since the roll damping of ships has significant effects of viscosity, it is difficult to calculate it theoretically. Therefore, experimental results or some prediction methods are used to get the roll damping in design stage of ships. Among some prediction methods, Ikeda＇s one is widely used in many ship motion computer programs. Using the method, the roll damping of various ship hulls with various bilge keels can be calculated to investigate its characteristics. To calculate the roll damping of each ship, detailed data of the ship are needed to input. Therefore, a simpler prediction method is expected in primary design stage. Such a simple method must be useful to validate the results obtained by a computer code to predict it on the basis of Ikeda＇s method, too. On the basis of the predicted roll damping by Ikeda＇s method for various ships, a very simple prediction formula of the roll damping of ships is deduced in the present paper. Ship hull forms are systematically changed by changing length, beam, draft, mid-ship sectional coefficient and prismatic coefficient. It is found, however, that this simple formula can not be used for ships that have high position of the center of gravity. A modified method to improve accuracy for such ships is proposed.