船舶运动姿态在线预报及仿真技术研究

论文摘要

大型舰船在海浪中航行受到海浪、海风等环境因素干扰，不可避免地产生摇摆，尤其在恶劣的海况条件下，对舰船的海上作业造成很大的安全隐患。如果能提前几秒或十几秒预报出舰船或航母的运动趋势，将对舰载机起降作业指导和补偿、舰船减摇控制、舰载导弹发射等具有重大意义。 舰船在海浪中运动姿态预报一般是指极短期预报，或称实时预报，它是利用某种理论和技术预测出舰船在未来较短时间内（3-10秒）的运动姿态。论文在查阅大量国内外资料并结合国内实际情况的前提下开展工作的，本文工作主要进行了以下研究： 首先，对国内外多种预报方法进行了研究比较。通过对舰船运动姿态统计分析，以及对ARMA模型和AR模型等价性论证，确定了AR模型作为船舶姿态运动预报的数学模型。进一步对AR模型参数估计做了深入研究，采用递推最小二乘方法对AR模型、CAR模型参数进行估计，实现了模型参数实时在线估计和修正。对AR模型参数估计的统计特性进行了研究，提出AR模型参数估计的置信度及置信区间，基于概率论推导出置信区间的计算公式。论证了AR模型参数估计的渐近性。文中分别采用基于舰船姿态观测的AR模型，和基于艏前波观测的CAR模型，对舰船运动姿态实时预报方法进行了仿真研究。 在预报方法方面，基于投影理论推导出AR模型的递推预报算法和一次直接预报算法。在建模定阶方法方面，对隅角定阶方法进行了算法改进，使该算法简单、实时性好，并与AIC准则定阶算法做了比较，验证了该方法的有效性。应用上述方法，针对某实船进行了舰船运动姿态预报仿真，通过对预报方法、预报结果分析得出了有实用价值的结论。 其次，为配合舰船运动在线预报仿真系统研制，研究了舰船姿态运动数字仿真方法。应用切片理论建立了在规则波作用下的船舶纵向运动模型，提出应用海浪谱加权平均方法，对船舶纵向运动模型水动力系数进行修正，建

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源、目的和意义
• 1.2 舰船运动姿态在线预报及仿真技术研究现状
• 1.2.1 舰船运动姿态在线预报技术国内外研究现状
• 1.2.2 舰船运动姿态预报仿真试验研究意义
• 1.3 舰载机自动着舰的关键技术及研究现状
• 1.4 本文主要研究内容
• 第2章 自回归（AR）模型的建模方法
• 2.1 舰船运动姿态预报模型的确定
• 2.1.1 基于时间序列的两种预报模型的等价性
• 2.1.2 舰船运动姿态统计分析及预报模型确定
• 2.2 自回归（AR）模型参数在线建模
• 2.2.1 最小二乘估计
• 2.2.2 递推最小二乘估计（RLS）
• 2.2.3 数据饱和现象及实时辨识
• 2.2.4 递推最小二乘估计的渐近特性
• 2.3 自回归AR模型的定阶算法
• 2.3.1 AIC准则定阶
• 2.3.2 隅角定阶法
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于AR模型的舰船运动姿态预报方法
• 3.1 AR模型递推预报方法
• 3.1.1 数据采集及预处理
• 3.1.2 AR模型的递推预报公式
• 3.1.3 基于递推最小二乘参数估计的递推预报算法
• 3.1.4 舰船运动姿态预报仿真
• 3.2 AR模型的一次直接预报方法
• 3.2.1 基于AR模型的一次直接预报算法
• 3.2.2 船舶运动姿态预报仿真
• 3.3 基于艏前波观测的舰船运动姿态建模预报方法（CAR方法）
• 3.3.1 具有艏前波观测量的预报模型
• 3.3.2 舰船预报模型和艏前波预报模型的建模方法
• 3.3.3 舰船运动姿态预报仿真
• 3.4 本章小结
• 第4章 舰船运动数字仿真
• 4.1 概述
• 4.2 舰船纵向运动建模
• 4.2.1 船舶六自由度运动
• 4.2.2 船舶纵向运动方程
• 4.2.3 基于海浪谱加权的船舶纵向运动建模
• 4.3 随机海浪扰动建模
• 4.3.1 平稳随机过程功率谱及功率谱估计
• 4.3.2 平稳随机过程作用下的线性系统分析
• 4.3.3 随机海浪扰动建模
• 4.4 船舶纵向运动仿真
• 4.4.1 船舶纵向运动状态空间模型
• 4.4.2 船舶纵向运动增广状态空间模型
• 4.4.3 船舶纵向运动仿真
• 4.5 本章小结
• 第5章 舰船运动在线预报半物理仿真系统
• 5.1 半物理仿真系统组成
• 5.2 舰船运动三自由度仿真平台
• 5.2.1 三自由度仿真平台硬件构成
• 5.2.2 三自由度仿真平台软件设计
• 5.3 船舶运动测量系统
• 5.3.1 捷联式船舶运动测量系统原理
• 5.3.2 角速率陀螺和加速度传感器组成的捷联式系统
• 5.4 船模试验分析
• 5.4.1 船模试验
• 5.4.2 船模试验结果分析
• 5.5 实时串行通讯技术
• 5.5.1 基于RS-485异步串行通讯
• 5.5.2 串行通讯协议
• 5.6 半物理仿真系统实验结果
• 5.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 个人简历