[發(fā)明專利]一種基于系統(tǒng)辨識的實船操縱性指數辨識方法及裝置

有效

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• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111413886B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設計）人: 田延飛;周欣蔚;張洪剛;溫小飛;王捷
• 申請（專利權）人: 浙江海洋大學
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02
• 代理公司: 北京國翰知識產權代理事務所(普通合伙) 11696
• 代理人: 吳勝平

1.一種基于系統(tǒng)辨識的實船操縱性指數辨識的方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：

步驟一：實船輸入輸出數據采集

數據采集系統(tǒng)基于與實船并聯的傳感器設備自動對實船運動狀態(tài)數據進行采集并存儲于上位機存儲器；

步驟二：數據處理

上位機處理器對步驟一存儲數據進行預處理，所述處理數據作為上位機軟件系統(tǒng)辨識的輸出數據；所述系統(tǒng)根據運動模型類別確定船舶操縱待辨識參數；并采用蝙蝠算法進行參數辨識，所述蝙蝠算法基于最小二乘原理的誤差準則進行參數辨識，將參數辨識問題轉化為目標函數J優(yōu)化問題，待辨識參數的目標函數J為：

式中，ω_k為誤差擾動權重系數，k為觀測時刻，n為觀測樣本數量，ψ_O為觀測的系統(tǒng)輸出，為使用辨識所得參數的模型輸出；

所述蝙蝠算法將目標函數J最優(yōu)時所對應的參數值作為參數的辨識值，得到合理的辨識值；

步驟三：啟動辨識及結果輸出

對步驟二所述系統(tǒng)進行初始設置及辨識過程控制，使辨識過程及結果可視化并保存于上位機存儲器中，遠程發(fā)送相關數據控制實船操縱狀態(tài)。

2.根據權利要求1所述的一種基于系統(tǒng)辨識的實船操縱性指數辨識的方法，其特征在于：步驟二中，所述預處理包括離散采樣和優(yōu)化處理，其中優(yōu)化處理方式如下：

1)異常數據替換

對采樣點異常數據采用移動平均方式對其予以替換，公式為：

式中，k表示當前采樣時刻，單位為秒；i表示距離當前采用時刻的時間長度，單位為秒；

2)插值補全

對間隔不均勻時的數據，采用三次樣條插值對其進行補全，將離散數據轉為連續(xù)數據；

3)等間隔截取

對某段時間內的采樣取固定時間間隔Δt對該段時間內的連續(xù)數據進行采樣，將等間隔采樣后的數據用于系統(tǒng)辨識，等間隔截取數據的方式分別為：

航向方面，對以高頻率采集的船舶航向，將ψ(t)、ψ(t+Δt)作為辨識所采用的輸出數據；

位置方面，對以高頻率采集的船舶位置，將作為辨識所采用的輸出數據；

其中：ψ(t)為t時刻航向；p_s(t)為t時刻相對于水所產生的位移；

4)坐標轉換

坐標轉換的方式為：

p₀(t+Δt)＝p_s(t+Δt)+V_c(t)Δt

其中：

式中，V_c為航道流速，ψ_c為航道流向，航道流向指自固定坐標系下正北方向順時針旋轉至水流方向的角度，考慮航道水流以均勻流，計算得p_s(t)、p_s(t+Δt)。

3.根據權利要求2所述的一種基于系統(tǒng)辨識的實船操縱性指數辨識的方法，其特征在于：所述步驟二3)中等間隔截取數據的方式中設定水流為均勻流，船舶對地位移分解為對水位移和水流作用產生位移之和。

4.根據權利要求1所述的一種基于系統(tǒng)辨識的實船操縱性指數辨識的方法，其特征在于：步驟二中，所述運動模型類別采用以下四種響應型模型結構：

一階線性響應型模型：

一階非線性響應型模型：

二階線性響應型模型：

二階非線性響應型模型：

所述四種模型中，K、T為船舶操縱性指數，T還包括T₁、T₂、T₃；r為船舶轉艏角速度，ψ為航向角；δ為當前實際舵角；α為非線性項系數；K、T、α即待辨識參數。