基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。

基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

在随机变动的海洋环境中,采用单一预测模型对船舶运动进行预报,预报值有时出现大的随机波动,预测误差超出安全限,对船舶运动控制和决策带来严重后果。本文提出了基于极限学习机(ELM)、经验模态分解(EMD)和长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先,通过ELM模型预测方法进行船舶运动姿态的初始预测,然后采用EMD算法分解初始预测残差得到有限个本征模函数(IMF),并利用LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到残差预测值;最后将初始预测值与残差预测值组合得到最终的预测结果。仿真结果表明:与单一的LSTM模型和ELM-LSTM模型相比,该组合预测模型的平均绝对误差及均方根误差均为最小,预测精度更高,是一种更为有效的船舶运动姿态预测方法。

海浪预报不确定下的船舶运动姿态分析方法

实时准确地估计海浪预报不确定下的船舶运动姿态是一个非常困难的问题。为解决该问题,通过分析海浪预报的随机误差对船舶运动姿态估计的影响,建立基于不确定性海况预报数据的船舶运动姿态估计模型;引入多项式混沌展开方法,实现船舶运动姿态估计的不确定性量化(Uncertainty Quantification, UQ);利用船舶横摇运动仿真系统对多项式混沌展开(Polynomial Chaos Expansion, PCE)进行验证,并与常用的蒙特卡洛仿真方法(Monte Carlo Simulation, MCS)进行对比。试验结果表明:在船舶横摇运动姿态UQ问题上,PCE方法与MCS估计效果相当,但收敛速度更快,计算速度提升92%,对航行优化和实时评估船舶安全具有重要的意义。

基于VMD-SSA-GRU的船舶运动姿态预测

船舶运动姿态的准确预测对船舶的运动补偿意义重大,因此提出一种基于变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)优化门控循环单元(GRU)的船舶运动姿态预测模型。首先利用VMD将船舶运动姿态数据分解为若干个本征模态分量,然后对各个本征模态分量分别建立SSA-GRU预测模型进行预测,最后累加得到预测结果。通过实船模拟的船舶运动姿态数据进行验证,证明此预测模型较于SSA-GRU和GRU预测模型预测精度均有相应提升,验证了本预测模型在船舶运动姿态数据预测的有效性。

基于EMD-LSTM的船舶运动姿态短期预测

船舶海上作业可以采用波浪补偿系统提高作业安全性,但因船舶姿态信号采集、处理环节带来的时滞,使得波浪补偿系统的运动补偿存在滞后,利用船舶姿态预测可以较好地弥补运动滞后。因此,论文研究了基于EMD-LSTM的船舶运动姿态预测模型。该算法利用经验模态分解(EMD)将非线性非平稳的船舶运动姿态信号分解为若干个本征模函数(IMF)和残差信号。通过长短期记忆网络(LSTM)学习各IMF分量和残差信号的短期时序规律并进行预测。相比于AR、LSTM等单一预测模型,该模型的预测精度有明显提高。

海洋与船舶运动仿真控制系统的设计

目的在基于运动平台的抗眩晕训练和模拟操纵训练研究基础上建立更符合真实海洋环境要求的海上医疗救护实验研究平台,用于模拟海上医疗环境进行训练或实验。方法设计海洋与船舶运动仿真控制系统,以算法规划路径,模拟海洋环境以及船舶在海浪中的运动及姿态。结果系统能根据实验需要的浪级、天气、海区等初始情况的设置,计算生成实时的海洋状态模型,在6自由度摇摆平台上实现真实海洋环境的仿真。结论仿真控制系统可为海上医疗救治研究提供实验环境、为海上医疗救治流程确定与验证提供研究手段。

舰船姿态运动的自适应实时预报及其应用

舰船姿态运动预报系统是舰载机起降指导系统中的主要部分,它对提高舰载机安全起降起到重要作用。本文根据大型舰船在随机海浪作用下的运动特性,提出了基于自适应AR模型的预报方法,它通过RLS递推算法实现了在线实时预报。利用DSP设计的上述预报系统,本文进行了大量典型航行工况下的仿真。仿真结果表明,文中提出的舰船姿态运动预报方法可行,提前2秒的预报误差为2.7%,提前7秒的预报误差为8.3%。因此,该方法在工程中具有很大的实用价值。

非线性非最小相位船舶舵减摇系统的滑模控制

建立了从舵到横摇角的非最小相位非线性船舶模型,利用滑模控制方法设计同步横摇阻尼和航向保持的稳定控制器。船舶减摇建模时假设模型误差的数量级和扰动已知,且设计的滑模控制器可实现对一阶波浪扰动的稳定调节。基于李亚普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,仿真实验的结果验证了所设计的控制器的优良跟踪性能和鲁棒性。

光纤陀螺罗经及其在航海上的应用

此文论述了光纤陀螺罗经的基本原理、结构以及采用的主要技术。提出了其作为新型船舶运动姿态数据源在航海上的应用。