基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

发布时间：2018-08-27 16:33

【摘要】：船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。
[Abstract]:The ship's navigation path is affected by the key data such as course, speed, engine performance parameters and so on. It is difficult to control the stability of the ship's navigation path. In order to improve the stability of the ship's navigation path control, a multi-dimensional key data mining algorithm for ship's navigation path control is proposed. Magnetometer and triaxial gyroscope are used to collect the multi-dimensional parameters of ship's navigation path, and the original parameters are fused adaptively. The control parameters of ship's navigation path are tracked and estimated quantitatively. The optimal attitude angle and optimal path solution of ship's navigation are obtained by multi-dimensional key data mining method. The simulation results show that the stability and robustness of the method are good, the estimation accuracy of the key data is high, and the robustness of the whole ship control is improved.
【作者单位】： 广东轻工职业技术学院信息技术学院;江门职业技术学院电子与信息技术系;
【分类号】：TP311.13;U664.82

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本文编号：2207826