基于卡尔曼滤波技术的船舶横摇预测方法研究

发布时间：2017-04-05 21:01

  本文关键词：基于卡尔曼滤波技术的船舶横摇预测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 舰船在海面上航行时,由于受到海浪、海风和洋流等海洋环境扰动的作用,会产生首摇、横摇、纵摇、升沉等各种摇荡。摇荡会影响舰船的安全航行,特别是当舰船作战时,船上的火炮系统、雷达跟踪系统、精密仪器等对舰船的稳定性有不同程度上的要求。舰载稳定平台在舰船上被广泛应用,用来满足不同设备对船舶稳定性的要求。对稳定平台进行实时控制时,必须先对舰船运动姿态进行短时预测,根据预测出的摇角对稳定平台进行控制。所以对舰船运动姿态进行短时预测变得尤为重要。 本文以舰载稳定平台的预测控制为研究背景,基于卡尔曼滤波理论,对船舶姿态的预测方法进行了深入的研究。并针对某型船只的具体参数,在给定四级海况下进行了船舶横摇运动姿态预测仿真。首先,根据船舶横摇运动姿态预测总体方案,研究了随机海浪仿真模型,得到了给定海况下的海浪波倾角仿真曲线。建立了某型船只的横摇运动模型,并根据海浪波倾角,得到了船舶横摇角的仿真曲线。其次,基于微机电系统陀螺仪设计了船舶横摇运动角速度测量系统。最后,对测量噪声和海浪干扰进行了相应白化处理,针对处理后的扩充维数状态方程,推导了船舶姿态预测算法。对某型船只在四级海况下的横摇运动进行了半物理仿真,应用卡尔曼滤波理论对船舶姿态进行预测仿真,并分析了预测误差。 通过分析预测误差可知,用卡尔曼滤波算法对船舶横摇运动姿态进行预测是可行的,预测精度可以满足舰载稳定平台的预测控制的精度要求,同时也可以满足部分船上设备实时控制的要求。本文对船舶横摇运动姿态的预测方法具有普遍性,可供研究船舶其他运动姿态估计和预报问题作参考。
【关键词】：船舶姿态预测 卡尔曼滤波 船舶横摇 微机电系统陀螺仪
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：U664.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 船舶姿态预测在国内外研究现状12-17
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-17
• 1.3 卡尔曼滤波技术发展现状及应用17-19
• 1.4 课题研究的主要内容19-20
• 第2章 船舶横摇运动预测总体分析20-41
• 2.1 横摇运动预测总体方案设计20-23
• 2.1.1 总体方案制定20-21
• 2.1.2 方案的具体实施过程21-23
• 2.2 随机海浪的仿真模型研究23-32
• 2.2.1 随机海浪统计特性24-25
• 2.2.2 随机海浪谱分解25-26
• 2.2.3 海浪波倾角的仿真模型26-29
• 2.2.4 海浪波倾角的仿真曲线29-32
• 2.3 船舶横摇运动模型32-38
• 2.3.1 船舶摇荡运动理论32-33
• 2.3.2 船舶横摇运动模型的建立33-37
• 2.3.3 船舶横摇模型的状态空间描述37-38
• 2.4 船舶横摇角仿真曲线38-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第3章 横摇角速度测量系统设计41-55
• 3.1 船舶横摇运动的测量41-42
• 3.2 角速度陀螺仪电路设计及调试42-47
• 3.2.1 硬件电路设计42-45
• 3.2.2 软件设计45
• 3.2.3 标定方法45-47
• 3.3 数据预处理47-54
• 3.3.1 数据解码47-49
• 3.3.2 剔除野值49-53
• 3.3.3 角度计算53-54
• 3.4 本章小结54-55
• 第4章 船舶横摇姿态预测算法研究55-70
• 4.1 陀螺仪随机漂移误差分析和建模55-58
• 4.1.1 陀螺漂移误差统计特征描述55-56
• 4.1.2 陀螺漂移误差模型56-58
• 4.2 海浪干扰的白化处理58-60
• 4.3 卡尔曼滤波算法的演变60-66
• 4.3.1 标准卡尔曼滤波算法60-63
• 4.3.2 扩展系统维数的卡尔曼滤波算法63-66
• 4.4 横摇运动姿态预测模型及算法66-69
• 4.4.1 船舶姿态预测的一般步骤66
• 4.4.2 实船横摇运动姿态预测模型66-68
• 4.4.3 横摇运动姿态预测算法68-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第5章 实验调试与半物理仿真70-83
• 5.1 总体方案制定70-72
• 5.2 实验设备连接及调试72-75
• 5.2.1 主要实验设备介绍72-73
• 5.2.2 设备之间的连接73-74
• 5.2.3 软件安装与参数设定74-75
• 5.3 数据采集与横摇角预测仿真75-78
• 5.3.1 陀螺仪的实验标定75-77
• 5.3.2 采集数据及处理77-78
• 5.4 预测仿真及误差分析78-81
• 5.4.1 预测仿真78-79
• 5.4.2 误差分析79-81
• 5.5 本章小结81-83
• 结论83-84
• 参考文献84-89
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果89-90
• 致谢90

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