基于支持向量机的四自由度船舶操纵运动建模研究

发布时间：2017-11-01 19:30

本文关键词：基于支持向量机的四自由度船舶操纵运动建模研究

【摘要】：海上船舶运输在运量能耗比方面具有独特的优势,海洋船舶运输业在我国国民经济中占有不可替代的重要地位。近年来,国际海事组织相继推出了一系列新标准、新规范,对船舶的能效提出了更高的要求,高智能化的具有优良航行性能的绿色环保型船舶已成为必然的发展方向。对于军船和初稳性高较小的船舶如集装箱船,在操纵运动过程中通常伴随有较大幅度的横摇。横摇不仅影响船舶的航行安全和军船战术技术性能的发挥,还会对其操纵性产生直接的影响;另外海船航向保持、舵减摇系统和自动舵设计中都必须考虑横摇的影响。因此,迫切需要开展计及横摇运动影响的船舶操纵运动建模和预报研究。本文应用基于支持向量机的系统辨识方法对四自由度船舶操纵运动进行了建模研究。首先分别采用白箱辨识建模、灰箱建模和黑箱建模方法对两种四自由度操纵运动水动力模型——整体型和分离型操纵运动数学模型进行了研究;其次,基于四自由度线性操纵运动方程推导了耦合响应型模型;然后,对四自由度操纵运动水动力模型中的水动力系数进行了灵敏度分析,并基于灵敏度分析的结果简化了整体型和分离型数学模型;最后,应用果蝇优化算法对用于船舶操纵运动建模的支持向量机的参数进行了优化,并应用所得到的支持向量机进行了船舶操纵运动预报。在白箱辨识建模中重构了辨识方程,由此可以直接辨识出水动力系数,同时克服了耦合水动力系数的数量必须相等的限制;在灰箱建模中,无需辨识水动力系数,根据操纵运动数学模型输入运动状态变量的高阶向量,建立支持向量机灰箱预报模型,并据此预报操纵运动;在黑箱建模中,不依赖于操纵运动数学模型,直接输入上一时刻的运动状态变量,建立支持向量机黑箱预报模型,并据此预报下一时刻的运动。在三种建模方法中都对Z形试验和回转试验进行了预报,验证了所提出建模方法的有效性及泛化性能。然后,从预报精度、计算速度和所需已知条件三个方面对白箱辨识建模、灰箱建模和黑箱建模进行了对比研究,并基于对比分析的结果给出了三种建模方法的选择策略。从四自由度线性操纵运动方程出发,推导了计及横摇影响的耦合响应型模型,获得了转首运动、横向运动和横摇运动对舵角的响应型关系式,并给出了各操纵性指数的完整表达式。然后,基于某集装箱船的RPMM试验数据计算了其耦合响应型模型的操纵性指数,并使用所得到的操纵性指数进行了该船的Z形试验数值模拟,预报了其转首运动、横向运动和横摇运动;通过将预报结果和基于水动力模型的预报结果进行对比,验证了所建立的耦合响应型模型的正确性。随后,基于DTMB5415的自航模试验数据,分别使用ε-支持向量机和最小二乘支持向量机辨识了其耦合响应型模型的操纵性指数,并使用辨识得到的操纵性指数进行了Z形试验预报,通过将预报结果和自航模试验结果进行对比,验证了所建立的耦合响应型模型的预报能力及泛化性能。使用直接法和间接法分别对四自由度整体型和分离型水动力模型中的水动力系数进行了灵敏度分析。基于灵敏度分析的结果,分别将整体型和分离型模型中水动力系数从102个简化到61个和从41个简化到34个。应用最小二乘支持向量机对原始仿真数据进行分析,对简化后的模型进行了白箱辨识建模,使用辨识得到的简化模型对操纵运动进行预报,并将预报结果与原始模型仿真值和简化模型仿真值进行对比,结果表明:基于直接法和间接法的水动力系数灵敏度分析是正确的;基于灵敏度分析结果的水动力模型的简化是合理的;基于支持向量机的简化模型辨识建模是有效的。所获得的简化水动力模型可用以指导船模试验设计,更便于分析和使用。对比了支持向量机结构参数和核参数对操纵运动预报精度的影响。为了减小支持向量机结构参数和核参数的选择困难,采用新型群智能算法——果蝇优化算法对支持向量机参数进行优化,并将其应用于四自由度船舶操纵运动黑箱建模中。将参数优化后预报结果与试凑参数的预报结果相比较,表明优化后的结果更准确。对比参数寻优过程表明:果蝇优化算法相比于粒子群优化算法和网格搜索法具有算法设置简单、调整参数少、不易陷入局部极小值以及易于找到全局最优解等优点。通过本文的研究,验证了支持向量机方法应用于四自由度船舶操纵运动建模的有效性,为应用系统辨识方法进行四自由度船舶操纵运动建模提供了全面的技术依托;基于水动力系数灵敏度分析的结果,获得了更便于分析和使用的四自由度简化水动力模型;基于四自由度线性操纵运动方程得到了耦合响应型模型,为考虑横摇影响的海船航向保持与舵减摇研究以及自动舵设计提供了便利。
【关键词】：船舶操纵 四自由度 水动力模型 响应模型 支持向量机 系统辨识 白箱建模 灰箱建模 黑箱建模 灵敏度分析 果蝇优化算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U661.33
【目录】：