利用支持向量机辨识船舶垂荡纵摇耦合运动模型

发布时间：2017-07-26 20:38

  本文关键词：利用支持向量机辨识船舶垂荡纵摇耦合运动模型

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【摘要】：在海洋权益和能源竞争越演越烈的今天,船舶是国家发展海洋战略,缓解能源紧缺问题不可或缺的一部分。然而,复杂海面环境对船舶产生甲板上浪、减速、甚至结构损坏等影响。这就要求船舶具有良好的耐波性能。船舶垂荡和纵摇耦合运动是耐波性的重要研究课题之一。同时,高精度的船舶垂荡和纵摇耦合运动数学模型是航海模拟器行为真实感的基础。本文研究利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对船舶垂荡和纵摇耦合运动进行辨识建模。主要包含以下几方面工作：首先,利用随机波浪理论,考虑风速和风区长度等影响,建立基于海浪谱的随机波浪干扰模型,进而建立不同海况下船舶垂荡和纵摇耦合运动模型,为下文模型辨识研究提供仿真实验平台。通过仿真实验分析不同海况下船舶垂荡和纵摇运动的特征。通过快速傅里叶变换分析说明海况等级越高,海浪对船舶的干扰作用越强。其次,采用随机减量技术使得能够在没有完整海浪信息的情况下辨识船舶垂荡和纵摇耦合运动模型。利用SVM辨识获得的模型进行船舶垂荡和纵摇运动响应预报,将预报结果同神经网络预报结果对比,仿真结果显示SVM能够有效克服神经网络泛化能力不足,易于过拟合的缺陷,且SVM的辨识精度不受阻尼系数变化的影响。最后,利用基于海浪谱的随机海浪干扰模型估计海浪对船舶的作用力和力矩,提出基于SVM的船舶垂荡和纵摇耦合运动模型参数辨识算法。分析了用于辨识的样本量以及海况等级对于辨识算法精度的影响,提出合理的辨识策略。以5级海况下1000个样本进行辨识建模,用辨识获得的模型分别对3级、4级、5级和6级海况下的船舶垂荡和纵摇运动进行预报,仿真结果显示利用本文提出的参数辨识策略获得的船舶垂荡和纵摇耦合运动模型的预报精度高,具有很好的泛化能力。
【关键词】：船舶垂荡和纵摇耦合运动模型 系统辨识 随机海浪 支持向量机
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U661.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 垂荡纵摇耦合运动数学建模研究现状11-14
• 1.2.1 船舶垂荡纵摇耦合运动机理建模11-12
• 1.2.2 船舶垂荡纵摇耦合运动辨识建模12-14
• 1.3 本文研究目的和意义14-15
• 1.4 本文主要工作15-18
• 第2章 船舶垂荡和纵摇耦合运动数学模型18-30
• 2.1 坐标系系统18-19
• 2.1.1 船舶附体坐标系18-19
• 2.1.2 空间固定坐标系19
• 2.1.3 随船平动坐标系19
• 2.1.4 波浪坐标系19
• 2.2 船舶垂荡纵摇耦合运动数学模型19-20
• 2.3 基于海浪谱的随机海浪干扰模型20-24
• 2.3.1 基于切片理论的海浪干扰数学模型20-21
• 2.3.2 JONSWAP谱21-23
• 2.3.3 不同海况下波浪干扰模型23-24
• 2.4 仿真实验24-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 用于模型辨识问题的支持向量机方法30-39
• 3.1 系统辨识30
• 3.2 回归问题30-31
• 3.3 支持向量机31-38
• 3.3.1 支持向量机用于回归问题32-33
• 3.3.2 对偶问题33-35
• 3.3.3 核函数35-36
• 3.3.4 支持向量机用于参数辨识36-38
• 3.4 SVM工具箱38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 船舶垂荡和纵摇运动数学模型的黑箱辨识39-57
• 4.1 随机减量技术39-45
• 4.1.1 用于黑箱辨识的船舶垂荡纵摇耦合运动模型40-42
• 4.1.2 四自由度随机减量技术42-45
• 4.2 神经网络辨识技术45-46
• 4.3 黑箱辨识仿真实验46-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 船舶垂荡和纵摇耦合运动数学模型的参数辨识57-68
• 5.1 船舶垂荡纵摇耦合运动离散状态空间模型57-58
• 5.2 参数辨识策略的仿真研究58-67
• 5.2.1 样本构造59-60
• 5.2.2 样本数对参数辨识精度的影响60-62
• 5.2.3 海浪等级对参数辨识精度的影响62-65
• 5.2.4 基于SVM船舶垂荡纵摇耦合运动辨识建模的泛化性能检验65-67
• 5.3 本章小结67-68
• 结论与展望68-69
• 参考文献69-72
• 攻读学位期间公开发表论文72-73
• 致谢73-74
• 作者简介74

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本文编号：578267