一种水面无人艇运动模式辨识系统的研究

发布时间：2017-09-10 05:07

  本文关键词：一种水面无人艇运动模式辨识系统的研究

  更多相关文章： 三体船无人艇模型 运动模式 系统辨识 模型试验 小波去噪 多目标最优化

【摘要】：本论文的核心内容是提出一种水面无人艇运动多目标系统辨识方法,并通过模型试验计算分析验证该方法的正确性。分别以横摇角速度、纵摇角速度、横向速度和回转角速度的误差函数建立横摇运动、纵摇运动和操纵运动的损失函数,再以分目标乘除法构造无人艇多目标辨识最优化问题的评价函数,将无人艇多目标辨识问题转化成求解评价函数极小值问题,最后采用遗传算法求解出最优解。为了进行模型试验,笔者设计了一艘三体船无人艇,完成三体船无人艇模型制作,并进行了推进系统和操纵系统设计安装。利用MSComm串口控件设计了一套无人艇模型试验运动数据采集系统,可以实时采集水面无人艇三轴加速度、三轴角速度、三轴方向位移以及舵角等运动参数。分别进行了无人艇静水横摇衰减试验、静水纵摇衰减试验和自由自航操纵性试验,得到该无人艇模型运动过程的角度、角速度、速度、加速度以及舵角等试验数据,以横摇运动平衡方程、纵摇运动平衡方程以及平面线性操纵性方程为数学模型,用Visual Basic编译辨识软件,将试验数据导入辨识软件求解出待辨识参数(即水动力导数),从而得出无人艇运动方程。对单个运动方程进行辨识计算分析,验证了单个方程的辨识可靠性,讨论了不同权重下无人艇运动多目标辨识计算,通过对运动进行预报,分析计算预报值与试验值之间的相对误差和相关系数,误差基本在10%以内,相关系数均在0.9以上,可知预报值与试验值吻合良好。论文最后介绍和验证小波分析用于船模试验数据去噪方法的可靠性。本文用db4小波函数对无人艇试验数据进行去噪处理,并对处理后的数据进行辨识计算与未经过处理的数据辨识结果进行对比,验证了该方法的可靠性。主要工作如下:1、根据母型船改造法设计了三体船主船体,并制作了一艘两米长的无人艇模型,对船体的稳性和自扶正进行了校核;设计、安装了无人艇的推进系统和操纵系统,选定MAU型三叶螺旋螺旋桨,计算了最佳转速为2800r/s;对舵叶数目、舵的型线和水动力进行了计算,舵机选型进行了校核。2、根据最小二乘法,以误差准则建立操纵运动、横摇运动和纵摇运动系统辨识损失函数;再根据多目标最优化原理,利用子目标乘除法以幂指数加权乘积形式构建了总辨识目标函数。基于遗传优化算法构造多目标系统辨识算法,并用VB语言编译了一套多目标系统辨识程序。3、利用RS232串口、MSComm控件,编译VB程序实现了PC与传感器之间的通讯;设计了无人艇运动数据采集系统,主要包括主要传感器、激光测距仪和MTi,可同时实时采集无人艇运动的角度、角速度、加速度、位移等运动参数。并通过对比MTi用户程序验证了数据采集系统采集的数据的可靠性。4、进行了无人艇多目标运动试验,包括静水横摇衰减实验、静水纵摇衰减实验和船模自由自航操纵实验,对试验数据进行了处理计算分析。在对静水横摇衰减实验数据分析过程中,发现了三体船在做静水横摇衰减运动时,会在第五个周期时出现“停顿”现象,笔者对产生这一现象进行了简单分析。在进行多目标综合辨识之前,笔者对每个子目标进行了单独辨识,对其辨识精度进行了分析,得出无人艇横摇方程、纵摇方程、横漂方程和回转方程单独辨识精度都在可接收范围内。最后从权重、压载和扰动三个方面,对无人艇多目标综合辨识进行了计算分析。5、基于塔式快速分解算法用VB语言编译了一套小波去噪程序,应用于无人艇运动数据的去噪。对去噪前和去噪后的数据进行了辨识计算对比,计算结果表明小波去噪提高了系统辨识的精度,验证了小波去噪在无人艇运动辨识中应用的有效性。
【关键词】：三体船无人艇模型 运动模式 系统辨识 模型试验 小波去噪 多目标最优化
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U665.2
【目录】：

• 第1章 绪论13-19
• 1.1 引言13
• 1.2 选题的理论意义和实用价值13-15
• 1.3 国内外研究现状及发展趋势15-18
• 1.3.1 水面无人艇发展状况15-16
• 1.3.2 水面无人艇运动建模16-17
• 1.3.3 系统辨识17-18
• 1.4 课题研究内容18-19
• 第2章 水面三体无人艇的初步设计与艇模制作19-36
• 2.1 引言19
• 2.2 船型设计与模型制作19-27
• 2.2.1 艇型设计19-21
• 2.2.2 初稳性核算21-22
• 2.2.3 自扶正稳性校核22-24
• 2.2.4 模型制作24-27
• 2.3 推进系统设计与安装27-31
• 2.3.1 螺旋桨设计与选型27-29
• 2.3.2 主机选型29-30
• 2.3.3 轴系设计与安装30-31
• 2.4 操纵系统设计与安装31-35
• 2.4.1 舵叶设计31-33
• 2.4.2 船桨后舵的水动力计算33-35
• 2.4.3 舵的数目和安装形式35
• 2.5 本章小结35-36
• 第3章 多目标运动模式数学模型与系统辨识36-51
• 3.1 引言36
• 3.2 操纵性数学模型36-39
• 3.2.1 操纵性数学模型选择原则36-37
• 3.2.2 操纵性数学模型37-39
• 3.3 摇荡运动数学模型39-41
• 3.3.1 横摇数学模型39-41
• 3.3.2 纵摇数学模型41
• 3.4 多目标数学模型41-43
• 3.4.1 多目标决策41-43
• 3.4.2 多目标数学模型43
• 3.5 系统辨识43-50
• 3.5.1 系统辨识基本思想43-44
• 3.5.2 三体船无人艇系统辨识数学模型44-47
• 3.5.3 系统辨识步骤47
• 3.5.4 系统辨识优化算法47-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第4章 无人艇运动数据采集系统的设计51-65
• 4.1 引言51
• 4.2 利用Visual Basic平台的MSComm控件的串口通讯51-57
• 4.2.1 RS232串口串行通讯51-53
• 4.2.2 MSComm控件介绍53-54
• 4.2.3 MSComm控件实现RS232串口通讯54-57
• 4.3 数据采集系统传感器构成57-61
• 4.3.1 激光测距仪57-59
• 4.3.2 微惯导系统姿态测量仪MTi59-61
• 4.4 数据采集系统的设计61-64
• 4.4.1 数据采集系统结构61-62
• 4.4.2 PC数据处理软件设计62-63
• 4.4.3 数据采集系统可靠性验证63-64
• 4.5 本章小结64-65
• 第5章 无人艇三体船多目标运动系统辨识实验分析65-99
• 5.1 引言65
• 5.2 多目标运动实验方案65-68
• 5.2.1 实验内容65-66
• 5.2.2 实验实施过程66-68
• 5.3 静水横摇衰减运动辨识分析68-77
• 5.3.1 静水横摇、纵摇衰减实验数据分析68-70
• 5.3.2 横摇运动辨识计算分析70-72
• 5.3.3 静水横摇辨识误差分析72-73
• 5.3.4 静水纵摇系统辨识分析73-75
• 5.3.5 横摇运动与纵摇运动综合辨识75-77
• 5.4 操纵运动实验数据分析77-89
• 5.4.1 操纵无干扰大航速不同压载辨识结果分析78-83
• 5.4.2 操纵性辨识误差分析83-85
• 5.4.3 操纵无干扰高航速无压载不同权重结果分析85-89
• 5.5 多目标辨识分析89-98
• 5.5.1 不同权重多目标分析90-94
• 5.5.2 不同压载和扰动多目标辨识计算分析94-96
• 5.5.3 有干扰和无干扰多目标96-98
• 5.6 本章小结98-99
• 第6章 小波分析用于无人艇运动辨识去噪99-114
• 6.1 小波介绍99
• 6.2 小波变换理论基础99-102
• 6.2.1 小波变换，离散小波变换简介99-100
• 6.2.2 塔式快速算法100-102
• 6.3 小波分析应用102-104
• 6.3.1 小波在信号去噪中的应用102-103
• 6.3.2 小波去噪过程103-104
• 6.4 小波去噪在水面无人艇多目标运动辨识应用104-112
• 6.4.1 基于db4小波的无人艇多目标运动试验数据消噪105-107
• 6.4.2 小波去噪方法有效性验证107-112
• 6.5 本章小结112-114
• 第7章 总结与展望114-117
• 7.1 论文工作总结114
• 7.2 论文工作展望114-117
• 参考文献117-121
• 附录 1：不同权重多目标辨识曲线与实验实测曲线图121-129
• 附录 2：不同压载多目标辨识曲线与实验实测曲线图129-133
• 附录 3：不同干扰多目标辨识曲线与实验实测曲线图133-137
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文和取得的科研成果137-138
• 致谢138-139
• 大摘要139-144
• 摘要140-142
• Abstract142-144

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