舰船运动极短期建模预报的研究现状
船舶波浪弯矩1周短期预报研究

船舶波浪弯矩1周短期预报研究随着海洋运输业的不断发展,船舶的安全性和航行效率成为越来越关注的问题。
其中,波浪弯矩作为船舶在波浪中受到的最主要的载荷之一,对船舶的强度和稳定性具有极其重要的影响。
因此,船舶波浪弯矩1周短期预报的研究具有重要的理论和应用价值。
在过去的几十年中,关于船舶波浪弯矩的预测方法已经得到了很多的研究。
根据现有的研究成果,可以将船舶波浪弯矩的短期预报分为基于统计学、基于实验和基于数值方法三种类型。
基于统计学的方法主要是通过对历史数据的分析,建立一个预测模型来进行预测。
这种方法具有简单易行、成本低廉等优点。
但是,由于受限于样本数量和精度的限制,其预测模型具有较大的不确定性和局限性。
而基于实验的方法则是通过模型试验室进行模拟实验,模拟波浪环境和船舶结构,从而获取波浪弯矩的数据。
然而,这种方法的成本较高,而且时间和空间上的限制也比较大。
基于数值方法的方法是通过数字模型,对海洋环境和船舶结构进行计算分析,从而对波浪弯矩进行预测。
这种方法具有较高的可信度和精度,可重复性高等优点,且因为可以使用超级计算机等技术,其计算效率也较高。
但是,它的建模过程比较复杂,需要大量的数据和计算资源。
综合以上三种方法的优缺点,在实际研究中,应该综合运用这三种方法来进行分析和预测。
尤其是在数值方法中,可以通过建立和优化数值模型,加强数值计算的精度和可靠性,同时也可以通过合理的选择和管理数据,提高统计学方法的预测精度。
船舶波浪弯矩的短期预报,不仅仅是范畴内的专业问题,还对全球海洋运输的发展和航行安全性的保障具有深远的影响。
只有通过科学的研究和综合运用多种方法,才能更好的预测和控制波浪弯矩,提高船舶的强度和稳定性。
这一方面为全球海洋运输业的发展注入新的活力,提高全球海洋经济的效率和质量。
相关数据是在船舶波浪弯矩1周短期预报研究中至关重要的一部分。
这些数据可以来自于历史数据、实验数据或数值模拟数据等方法。
以下是一些相关数据的列举和分析。
水面舰艇运动仿真模型研究

水面舰艇运动仿真模型研究I. 前言1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 研究目的与研究方法II. 水面舰艇运动仿真模型的建立2.1 船体运动方程的推导与分析2.2 舵面控制方程建立2.3 风浪扰动模型的建立2.4 噪声模型的建立III. 仿真模型的验证及精度分析3.1 运动数据采集与处理3.2 敏感性分析3.3 精度评价方法IV. 船艇行驶控制策略研究4.1 船舶航迹规划算法4.2 船艇动力系统控制策略4.3 船艇转向稳定性控制策略V. 实验验证5.1 实验系统设计与参数设置5.2 实验数据分析及结论5.3 实验结果的评价与分析VI. 结论与展望6.1 研究工作总结6.2 研究成果与创新点6.3 研究不足与展望6.4 研究方向的建议注:英文标题为:Research on simulation model of surface ship motionI. 前言1.1 研究背景与意义水面舰艇是现代海军的主力装备之一,具有作战、巡逻、救援等多种重要任务。
水面舰艇的运动特点往往受到水流、风浪、噪声等多种外界因素的影响,因此对其运动进行仿真研究,可以为舰艇的性能评价、控制策略制定、系统集成等方面提供重要参考和支持。
目前,国内外已有不少针对水面舰艇运动仿真模型的研究,主要集中在船体运动方程的建立、控制算法的设计和模型的精度验证等方面。
但在实际应用中,仍然存在一些问题,例如模型精度不够高、仿真效率较低等,需要进一步完善和优化。
因此,本文对水面舰艇运动仿真模型的研究具有重要的现实意义和科学价值。
1.2 国内外研究现状国外在水面舰艇运动仿真模型方面的研究已经比较成熟,主要涉及船体运动方程的建立、各种扰动因素的模拟、控制算法的设计等方面。
例如,美国、日本等发达国家的海军部门和船舶研究机构都在这方面进行了大量的研究工作,取得了一定的成果。
而国内的水面舰艇运动仿真模型研究相对落后,一些相关的研究工作主要集中在船舶气动力、流动噪声等方面,水面舰艇运动仿真模型的研究相对较少。
舰船波浪中运动时域预报方法研究

舰船波浪中运动时域预报方法研究刘孙波;施平安;陈聚和【摘要】The ship motion affect the carrier aircraft taking off and landing rate and the use precision of ship-borne weapons,so study of ship motion prediction has important practical value. The development and research status of ship swaying motion in time domain prediction is reviewed in this paper, and analysis the existing problems and shortcomings of every method of the time-domain prediction on the short-term prediction of ship motion,through the comparison,we can see the new method such as support vector machine have a longer prediction time and higher prediction precision than traditional prediction methods.%舰船摇荡运动影响到舰载机的起降率和舰载武器的使用精度,因此研究舰船摇荡运动预报具有重要实用价值。
对舰船摇荡运动时域预报的发展和研究现状进行综述,分析了各种时域预报方法在舰船运动极短期预报中存在的问题和其优缺点,通过比较可看出,支持向量机等较为新的预测方法比传统预测方法具有更长的预报时间和更高的预报精度。
【期刊名称】《广州航海高等专科学校学报》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】3页(P21-23)【关键词】舰船运动;时域预报;综述【作者】刘孙波;施平安;陈聚和【作者单位】海军陆战学院研究生队,广东广州510430;海军陆战学院研究生队,广东广州510430;海军陆战学院研究生队,广东广州510430【正文语种】中文【中图分类】U661.32为保证舰船航行和舰载机的起降安全,需要应用极短期预报技术,对舰船运动的未来有效时间内的姿态进行预报.对舰船运动姿态预报的方法主要有频域分析法和时域分析法2种,其中,频域分析法过程复杂,结果抽象,应用存在一定的局限性;时域分析法的操作步骤规范,分析结果易于解释,是时间序列预报的主流方法,其典型代表有自回归法,卡尔曼滤波法等[1].本文将对舰船摇荡运动时域预报方法进行综述总结,分析其优缺点,可供研究船舶运动姿态估计和预报问题作参考.1 舰船运动时域预报方法1.1 自回归法自回归AR模型是一个线性模型,它只需要知道舰船摇荡的历史观测数据,就可以预报其未来值.该方法还具有通用性,适用于船舶6个自由度的摇荡运动时间序列预报.虞兰生和戴遗山[2]作了船舶运动自适应预报方面的研究,仍采用AR模型,实时在线辨识模型,用新数据修改过去的模型,并用新模型进行预报,从实船数据结果看,可以满意的预报纵摇长达6 s.自回归法计算量小且容易实现,它对设备的要求少,成本较低,但它采用的是线性固定参数模型,因此对非线性非平稳信号预测效果较差,特别是在高海况情况下更加明显,随着预报步数的增加,误差累积明显.1.2 艏前波法艏前波法的基本原理就是利用舰船摇摆观测数据和舰船艏前波浪的观测数据,对舰船摇摆建模及预报,所采用的模型为ARMA(自回归滑动平均)模型.Dalzell、Kaplan、中国船舶科学研究中心以及哈尔滨工程大学分别进行了该领域的研究[3],取得了很大进展.周立鑫在其硕士毕业论文中使用ARMA模型采用艏前波法对直升机起降时机做了预报研究,可以达到预报6 s,间隔1 s.艏前波法在预报精度上较自回归法有所提高,但对舰船艏前的波高值获取一直是难以突破的问题.艏前波法和自回归法有共同的缺点,即对非线性非平稳时间序列预测效果差和具有误差累积的特点.1.3 卡尔曼滤波法Sidar和Dodin研究利用卡尔曼滤波对舰船在海浪中的运动的实时预报的可行性,美国麻省理工学院信息决策系统实验室的M.S.Triantafyllou等人在美国海军DD-963驱逐舰上进行了实验.范海平在硕士论文中详细介绍卡尔曼滤波理论,研究了船舶姿态预测方法,并针对某型船只的具体参数,在给定4级海况下进行了船舶横摇运动姿态预测仿真,并分析了预测误差.由于该方法需知舰船的状态方程,当水动力参数和环境发生变化时,状态方程很难准确给出,因此,尽管卡尔曼滤波能处理有噪声干扰的情形,而且计算简单,但是在实际中直接应用是不恰当的.1.4 周期图算法船舶在随机海浪作用下具有非平稳运动特性和运动姿态的潜周期性,周期图算法能检测出这种潜周期性,这是采用平滑周期图的优势.利用周期图法可以进行舰船的运动预报,预报可达5~7 s,但其预报结果与真值往往相差一个相角.彭秀艳[4]对船舶运动姿态进行建模预报,详细分析研究了周期图法、数据交叠分段改进周期图法、加窗函数改进周期图法.孙宏放等提出了改进算法平滑周期图(Welch)算法.通过仿真实例可以得到,改进后的周期图算法具有更好的方差性能、分辨率和平滑性,且对船舶运动姿态的预报精度明显优于传统周期图算法.但此方法有着明显的不足,就是不具有普遍适应性,因为海区和时节不同时,海浪的周期特性不同,影响船舶运动姿态的周期性.1.5 投影寻踪学习法Kruskal把数据投影到低维空间,通过极大化某个指标,以发现数据的聚类结构.1974年,Friedman和Tukey提出一种新的投影指标,通过计算机对模拟数据和历史数据成功地进行了分类和聚类分析.谢美萍、赵希人[5]结合投影寻踪和神经网络的优点,建立了应用于大型船舶运动的极短期预报的多维投影寻踪学习网络(PPLN)结构及算法,并将该算法所取得的预报结果与自回归预报法和周期图预报法的结果进行比较,预报结果说明该算法的可行性.投影寻踪学习(PP)法优点是克服数据维数过高而引起的所谓的“维数祸根”问题;缺点是该方法也是一个线性的处理方法,针对非线性非平稳的时间序列预测精度还有待提高,不能满足工程需要.1.6 神经网络法人工神经网络是把非线性计算元以并行方式安排成象生物神经元那样的结构模式,用过去一段时间内的运动数据作为网络输入,让网络进行学习,并通过一些规则对各神经元间的连接权和神经元间的阀值进行调整,使得对于给定的一系列网络输入都能得到期望的网络输出,即正确的预报值.谢美萍[6]等在舰船运动预报的研究中引入了多分辨分析理论中的小波神经网络方法,提出了基于小波神经网络的舰船运动建模预报方案,取得了较好的效果,对所选样本的有效预报可达10 s左右.Masumi I建立动态回归神经网络(RNN),它能够更生动更直接地反映系统的动态特性,提供了一种极具潜力的选择,代表了神经网络建模辨识和与控制的发展方向.Funahashi K,Nakamura Y在前馈网络同层节点间引入互反馈与自反馈,使之具有很强的动态逼近能力,可以用来描述任意非线性动态特性.神经网络在理论上可以以任意精度逼近任意非线性函数,技术成熟,但训练过程复杂、局部收敛、收敛速度慢、推广能力差.1.7 基于混沌理论预测法舰船运动是一种非线性、非平稳的运动过程,且在很多情况下表现为混沌.一些传统的时间序列分析方法(如AR、ARMA等)对于具有较强非线性、非平稳甚至混沌的信号则效果不佳.混沌理论的出现使人们意识到貌似随机的现象后面往往存在着一定的规律,根据这些潜在的规律对混沌时间序列,包括具有混沌特性的舰船摇荡时历进行极短期预报可能更为有效.侯建军在其博士论文里,从摇荡数据的采集,混沌特性的判断,到基于混沌理论的舰船摇荡预报做了详细的分析,有效预报时间基本达到8 s左右.Sanchez和Nayfehv[7]利用多尺度法研究了参数激励下船舶横摇运动的局部分岔,并且用直接数值积分法研究了混沌运动.Mulk和Falzrano使用路径跟踪技术,得到了六自由度非线性横摇运动的分岔集,求出了系统多种形式的振动解以及由周期不断倍化而产生的混沌吸引子.然而目前混沌理论的研究尚处于初级阶段,有很多理论不完备,而且理论复杂,在运用混沌理论预测之前,需判明时间序列是否具有混沌特性,这给其应用带来不便.1.8 支持向量机支持向量机用内积的回旋巧妙地构造核函数,克服了特征空间中的维数灾难问题,通过非线性映射,只需在原空间中计算样本数据与支持向量的内积,而不需要知道非线性映射的显性表达形式.王洪波[8]运用经验模态分解(EMD)方法,把原始信号分解为一系列具有不同特征尺度的较为平稳数据序列,然后利用最小二乘支持向量机,分别建立每个平稳序列和趋势项的预测模型;董雁萍构建了灰色支持向量机的预测模型和支持向量机的组合预测模型,分别用于预测房地产价格指数和预测我国人口增长率.为充分说明支持向量机的预测效果,U.Thissen[9]等建立了不同噪音的时间序列,分别用支持向量机、神经网络、ARMA 3种方法进行预测,结果表明支持向量机预测效果是最佳的.具有强大的泛化能力,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小值等实际问题,对于解决模糊、随机、不确定性、样本数有限和非线性的复杂问题具有明显优势.然而参数的选择准确性及选择速度是支持向量机的一大缺点,参数选择不同,预测结果相差较大;此外该函数选取也影响模型的推广性能.2 结束语综上所述,在国内外对舰船运动极短期建模预报的研究中,所采用时域分析法既有传统的预测方法如:自回归法,艏前波法等;也有目前较为先进的预测方法如:混沌理论,支持向量机等.传统预测法计算量小且容易实现,但是它的预报精度和时间长度还不能满足更高要求.而新的预测方法尽管预测精度有所提高,理论上不是很成熟所以,有待进一步探讨和验证.参考文献:[1]赵希人,彭秀艳,沈艳,等.舰船运动极短期建模预报的研究现状[J].船舶工程,2002(3):4-8.[2]虞兰生,戴遗山.船舶运动的自适应预报[J].中国造船,1988 (10):83-86. [3] DALZELL JF.A note on short-time Prediction of ship motions.Journalof Ship researeh[J],1965,9(2).[4]彭秀艳,闫金山,邱德庆.船舶运动建模预报的周期图法研究[J].船舶工程,2011,33(5):60-64.[5]谢美萍,赵希人.基于投影寻踪学习的大型船舶运动极短期预报[J].船舶力学,2000,4(4):28-32.[6]谢美萍,赵希人,庄秀龙.小波神经网络及其在非线性时间序列中的应用[J].应用科学学报,2000,18(3):208-210.[7] NYFEH A H,SANCHEZ N E.Stability and complicated rolling responses of ship in regular beam sea[J].International Shipbuilding Progress,1990,37(412):331-352.[8]王洪波.基于支持向量机的非线性时间序列预测方法研究[D].无锡:江南大学,2008:13-25.[9] THISSEN U ing support vector machines for time series prediction[J].Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2003,69:35-49.。
基于RBF-AR的船舶变形极短期预报

高健钦 彭侠夫
!厦门大学 航空航天学院&福建 厦门!8)&&##"
摘要统一空间基准是海上作战平台实现精准探测打击的重要保证&而船体角变形的存在将严重影响空间基准的建立$针对 这 一 问 题 &提 出 一 种 基 于 状 态 相 依 自 回 归 !N4;4A3QA5A0QA04;>4<3LACLANN2PA&J+39`" 与 径 向 基 !L;Q2;OU;N2NE>0/42<0&`]V" 神经网络的极短期变形预报方法&实现船体角形变的实时预报&为后续角变形的补偿提供依据$不同于传统的时间序列预报方 法 &该 模 型 用 一 组 `]V 网 络 来 逼 近 J+39` 模 型 中 的 函 数 系 数 &并 采 用 一 种 结 构 化 的 非 线 性 参 数 优 化 方 法 !N4L>/4>LAQ0<0O20A;L 5;L;RA4AL<542R2W;42<0RA4G<Q&J\7,M" 辨 识 该 模 型 $基 于 该 `]V39` 预 报 模 型 &给 出 了 船 舶 变 形 预 报 算 法 设 计 并 进 行 了 仿 真 实验$实验结果表明&该方法在船体变形预测精度上优于传统时间序列预测方法&具有较好的应用前景%
设计与应用
计 算 机 测 量 与 控 制 !"#"#!"$!%"! !"#$%&'( )'*+%('#',& - !",&(".!
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2018-4基于极短期运动预报的舰载机着舰过程仿真分析

aircraft analyzed,and landing end point errors obtained. [Results] It can be seen from the simulation
[Conclusions] The simulation results in this paper offer great reference value for the study of aircraft carrier landing. point distribution; end point errors
prediction method by matching the waveform of the predicted signal combined with affine transformation. carrier landing process is simulated,the errors between ideal approach path and tracking error of landing
第 13 卷 第 4 期 第2018 4期 年8月
中 国 舰 船 研 究 Chinese Journal of Ship Research
Vol.13 No.4 Aug. 2018
引用格式: 杨柳, 徐东昊 . 基于极短期运动预报的舰载机着舰过程仿真分析 [J] . 中国舰船研究, 2018, 13 (4) : 99-103. YANG L, XU D H. Aircraft carrier landing process simulation based on extremely short-term prediction of ship motion [J] . Chinese Journal of Ship Research, 2018, 13 (4) : 99-103.
船模试验国内发展现状

船模试验国内发展现状中国船模试验的发展现状一直处于快速增长的阶段,主要表现在以下几个方面:1. 市场需求持续增长:随着人们生活水平的提高,对船模的需求也日益增长。
船模不仅可以用于娱乐和休闲,还被广泛应用于教育、科研和工业设计等领域。
特别是近年来,航空船模和船舶模拟试验成为热点,推动了市场的快速发展。
2. 技术水平不断提高:中国在船模试验技术方面取得了长足进步。
各个相关领域的研究机构和高校积极开展技术研究,不断创新试验方法和设备。
国内一些机构研发出了具有自主知识产权的船模试验设备,部分试验技术已经达到国际先进水平。
3. 建设实验室和设施加快:为了适应发展需求,国内大学、科研机构和企业纷纷加强和扩大船模试验实验室和设施的建设。
同时,一些大型国际级试验平台也相继建成并投入使用,提供了更完备的试验条件和更高水平的试验服务。
4. 优质船模试验成果不断涌现:近年来,中国船模试验取得了一系列重要成果。
在航空船模试验方面,航空模拟试验技术已逐渐走向成熟,成功研制出了多种型号的航模和模拟试验设备,并取得了一定的商业化应用。
在船舶模拟试验方面,一些重点船舶模型试验技术已经在国际上得到广泛应用,推动了我国造船技术的发展。
5. 国际合作与交流不断加强:中国船模试验积极开展国际合作与交流,与国外同行建立了广泛的合作关系。
国内试验机构先后参与国际船级社和国际船舶研究协会的活动,分享试验成果和经验。
同时,中国也定期举办国际船模试验技术研讨会和国际船模试验大赛,为船模试验领域的发展提供了良好平台。
总体来说,中国船模试验的发展取得了显著进展,已经成为国际上具有重要影响力的领域之一。
然而,仍然面临着试验标准不统一、设备设施不完备等问题,需要进一步加强研究和改进,提高整体水平。
基于小脑关节控制模型的舰船运动预报的开题报告

基于小脑关节控制模型的舰船运动预报的开题报告一、选题背景及意义随着科技的发展,航行速度越来越快,对舰船运动预报的要求也越来越高,其中最为关键的一项是掌握舰船行驶的姿态稳定和掌控,保证舰船的安全运行。
目前,针对舰船运动预报的研究主要是基于数学模型进行的,虽然可以提供一定的预报精度,但缺少对人体系统的仿真,不足以完整地描述舰船系统的运动过程,往往存在误差和偏差较大的问题。
因此,本文选取基于小脑关节控制模型的舰船运动预报研究作为开题研究,该模型能够模拟人体姿态控制机理,模拟出排泄周期和位置反馈等问题,对预报结果的准确性和稳定性提出更高的要求。
二、研究内容、方法和技术路线1. 研究内容:本文关注的研究内容为基于小脑关节控制模型的舰船运动预报,具体研究要点包括:(1)小脑关节控制模型的建立;(2)小脑关节控制模型在舰船运动预报中的应用研究;(3)开展舰船运动预报的实验研究,比较数学模型和小脑关节控制模型的预报结果差异;(4)对小脑关节控制模型在舰船运动预报中的优缺点进行分析,提出改进方法。
2. 研究方法:本文采用的研究方法包括实验研究和数学建模,其中实验研究通过收集实际舰船运动数据,对小脑关节控制模型和数学模型进行预报,并将预报结果与实际结果进行比较分析。
数学建模则是为了构建小脑关节控制模型以及分析预报结果。
3. 技术路线:(1)收集舰船运动数据,并进行预处理;(2)建立小脑关节控制模型,模拟舰船运动;(3)开展舰船运动预报的实验研究;(4)比较小脑关节控制模型和数学模型的预报结果;(5)对小脑关节控制模型的优缺点进行分析,并提出改进方法。
三、预期研究成果和工作计划1. 预期研究成果:本文预期研究成果包括:(1)建立基于小脑关节控制模型的舰船运动预报模型;(2)比较小脑关节控制模型和数学模型在舰船运动预报中的预报效果;(3)发现小脑关节控制模型在舰船运动预报中的优缺点并提出改进方法。
2. 工作计划:(1)第一年:收集舰船运动数据,研究小脑关节控制模型在舰船运动预报中的应用。
船舶CFD研究现状

1 前言船舶的水动力性能(快速性、适航性、操纵性)是由绕船的流场特性而决定,从理论上讲通过求解描述流场特性的流体动力学方程就能对相应的水动力性能做出预报。
然而,由于自由面的存在、船体几何形状复杂(特别是船尾)、附体较多,导致自由面水波、流体分离、旋涡等现象的出现,使得流场中的流动结构很复杂,即使有了描述流动过程的微分方程式也不可能得到解析解,因此,长期以来船模试验便成了研究船舶周围流场特性的一个必不可少的手段。
然而,船模试验不仅周期长、费用高、很难得到详细的局部流场信息,同时因为尺度效应,船模实际上并不能真实地再现实船的流动情况,存在很大的局限性。
新的水动力性能预报手段的引入己十分必要。
计算流体力学(Computational Fluld Dynamics) 是在计算机上求解描述流体运动、传热和传质的偏微分方程组,并对上述现象进行过程模拟。
用它来进行流体动力学的基础研究,其主要优点是能以较少的费用和较短的时间来获得大量有价值的研究结果。
随着计算机技术的飞速发展,数值方法不断改进,CFD 的计算精度不断提高以至满足工程实用要求逐渐成为可能,正成为研究船舶水动力性能的一种新的、快速而经济的重要工具。
较为成功的应用实例是耐波性的计算程序的普及,升力线、升力面理论已取代了螺旋桨图谱设计。
船舶阻力的CFD 计算尽管存在自由表面、高雷诺数等多种难题,但近30年来通过人们不懈的努力,从势流理论线性计算到非线性计算,从理想流体到粘性流体,从薄边界层到全NS 方程的求解,直至考虑自由面的NS方程的求解,CFD方法在计算能力和实用方面都发生了深刻的变化。
过去只是在大学和研究机构才有的计算方法,如今已有很多商业化的CFD 软件可以应用。
2 CFD 技术在舰船总体性能设计与试验相比的优势目前在船舶水动力研究上,CFD技术与试验互补,与试验结合,对试验提供辅助,使试验功能强化,由CFD技术获于取试验无法观察或难以观察到的流动信息或性能信息。
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( )将 当 前 和 过 去 的波 浪扰 动作 为 输 入 , 3 利用 舰 船 的响应 核 函数 作 卷积 进行 预报 计 算 。 文 中 推 导 出舰 船 纵 摇 和 升 沉 的 响 应 函数 分 别
为:
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( ) 日t ) r r / ( —r d 2 ( )。t )r r f ( —r d 2
能通 过统 计参 数 来 实 现 , 重 要 的统 计 参 数 就 是 功 最 率谱 。 利用 Wi e 预 报 方 法 必须 完 全 和 准 确 地 知 道 e r n
主要 是 由于 波浪 力 和其 他 干 扰 力 的作 用 , 舰 船 产 使
生 六 自由度 的运动 , 引起 飞行 甲板 位移 , 重 干扰 飞 严
机 安全 起 降 。为此 , 要应 用极 短期 预报 技 术 , 舰 需 对 船运 动 的未 来有 效 时 间 内 的姿 态 进 行的功 率 谱 , 于计 算 随机 过 程 的功 率 谱 是 由
相 当复 杂 的 , 需要 对 测量 数据 进 行长 时 间 的处理 , 而
力、 纵摇 力 矩 。
W i e…提 出平 稳 时 间 序 列 预 报 方 法 , 方 法 e r n 该
是 以积分 方程 为 分析 工具 并使 均 方误 差 为最 小 的最 佳线 性 预 报 。J T. l k , R、 ae[ 等 人 把 这 、 Fe E M、 B ts ] c 3 种 方法 用 于研 究 波 浪 频 率 比较 低 的 舰 船 运 动 预 报 , 结 果表 明 : 于纵摇 能 相 当 满 意 地 预报 到 5 对 ~6秒 , 之后 , 随着 预 报 时 间的增 加 , 误差 明显 增 大 。这 种方 法 需要 把 预报 与 滤 波 结 合 起 来 , 终 要 求 对 输 入 信 最
谢 美 萍 女 工学博士 上海财经大学经济信息管理系[0 43 20 3 ]
摘 要 综述 了舰船 姿 态运 动极 短 期建模 预 报 的发 展 历 史及 现 状 , 论 了各 种 建模 预 报 方法 讨 在舰 船 运 动极 短 期建模 预 报 中存 在 的 问题 , 重 介 绍 了投 影 寻 踪 学 习法 用 于 舰 船 运 动 建 模 预 报 。 着 此外 , 舰船运 动极 短期 建模 预 报 的研 究作 了展 望 。 对 关 键词 舰 船运 动 极 短期 建 模 预报 中图分 类 号 U6 1 3 6 .
要 有 如下 几种 。
1 1 统 计 预 报 方 法 .
最 早 , Kaln ] 积 法 对 舰 船 运 动 进 行 了 P. pa [ 卷 预报 , 即采用 基 于 可测 量 的 艏前 某 处 波 高作 为输 入 信 号 , 将其 与 舰船 响应 核 函数 作 卷积 , 到舰船 运 并 得 动预 报 , 基本 步骤 如 下 : ( )测量 舰 艏前 z 1 点 处 波浪 高 度及 方 向。 ( )把 波浪 扰 动作 为测 量 点 z 2 所 在 的 z轴 变 化 的位 置 和时 间 的 函数 , 出 作 用 在 舰 船 上 的水 动 求
且功 率谱 必须 能 用 有 理 函数 来 近 似 , 能 获得 预 报 才
装置 的变 换 函数 的表 达 式 , 这需 要 的数 据处 理 是 非
导飞 机安 全 起 降或 作 为 起 降 自动 控 制 系统 的一 部 分, 可大 大提 高舰 船 的战 斗力 , 宽对 舰载 机 的性 能 放
维普资讯
舰 船运动极 短期 建模预报 的研究现状
赵 希 人 教授/ 哈尔滨工程大学 自动化学院[50 1 博导 100 ]
彭 秀艳 女
副教授/ 博士生 哈尔滨工程大学 自动化学院[5 0 1 10 0 ]
沈 艳 女 副教授/ 博士生 哈尔滨工程大学 自动化学院[5 0 1 10 0 ]
0 引 言
舰船 以其 强 大 的舰 载机 能 力 而 著 称 , 而 受 技 然 术上 的限制 , 飞 机起 降作 业上 还有 明显 的不 足 , 在 这
号的 历史 数据 进 行 数 学 运算 , 而 得 到 未 来 时 刻 的 从
短 期 预报 , 因要 求 预报 的信号 是一 个 随机 信 号 , 只 它
1 广。 o
式 中 l是谐 波 的 角 频 率 ; 丁0为 采 样 周 期 ; 0为 丁 采 样时 刻 , =1 2 … , a为 复数 , 模 l 代 表 , , N; 其 l a 谐波 的 振 幅 , 角 a代 表谐 波 的初 始 相 角 。于 是 相
12 卷积 方 法 .
要求, 降低 飞机 成 本 , 而且 最重 要 的是 应用 预报 技 术
可 以极 大地 减 少 事 故 的发 生 。 因此 , 船 运 动 极 短 舰 期 建模 预报 有 很重 要 的 意义 。
1 舰 船 运 动 极 短 期 建 模 预 报 研 究 现 状
对 舰 船运 动 的极 短期 建模 预 报 的研究 在 国 内外 已取得 不 少 的研究 成 果 , 的 已应 用 于实 际 , 有 研究 方 法 既有 频 域分 析 法 , 有 时 域 分 析法 。归 纳 起 来 主 也
常复 杂 的。另 外 , 于航 向 的变 化 和海 风 的影 响 使 由 舰船 运 动 的功率 谱 也 随 时 间 而 明显 变 化 , 这会 使 功
率谱 的处理 更加 难 以实 现 。因此 , 种 预报 方法 , 这 应 用 于实 际 的舰 船运动 预 报显 然有 诸 多 的 限制 因素 。
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本 项 目系 基 金 项 目 , 防科 工 委 预 研 项 目资 助 (3 16 1 ) 国 4 . .②
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和 甜 工程 20 年第3期 02
维普资讯
式 中 ,,( ) 舰船 前方 zl 量点 处 的波 高 函数 , r 是 测