基于惯性测量与组合预测的舰船瞬时线运动计算方法研究

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1、乘兩大？參硕壬学位论文基于惯性测量与组合预测的舰船瞬时线运动升算方法研究专业名称；化器化表王招研究生姓名：赵玉导师姓名：刘锡祥ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｈｉＩｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｌｉｎｅａｒＭｏｔｉｏｎｐＢａｓｅｄＳＩＮＳＮａｖｉａｔｉｏｎＳｏｌｕｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎ

2、ｅｅｒｉｎｇｇＢＹＺＨＡＯＹｕＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙｔｅ－ＡｓｓｏｃｉａＰｒｏｆ．ＬＩＵＸｉｘｉａｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪａｎｕａｒｙ２０１５东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究。成果尽我所知，除了文中特别化标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或

3、证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：ｊｋ禾日期：ＷＴ．东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，，可。除在保密期内的保密论文外允许论文被査阅和借阅Ｗ公布（包括Ｗ电子信息形式刊登）论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布（包括Ｗ电子信息形式刊登）授权东南大学研

4、究生院办理。ｃ研究生签名：４弓Ｘ导师祭期：Ｍ於叫摘要舰船在航行过程中受到海浪、海风Ｗ及其它干扰力的激励，将会产生六自由度的摇。荡运动，对舰载机着舰、武器控制Ｗ及舰员和舰载设备等均产生不利影响实时求取出舰船振荡信息一，并对未来段时间内的舰船振荡运动进行预测，Ｗ供舰载机及时调整路径，可避免起飞和降落过程中事故的发生，从而提高舰载机的生存能力。本文主要针对舰船振荡运动的分离与预测等相关问题展开研究。首先，祥细分析了舰船在海上航行的运动状态，研究了海浪波的形成机理Ｗ及海浪一波的建模方法，给出了舰船

5、瞬时摇荡运动的模型方程，该方法比单频率的建模要更接近实际情况。详细阐述了用于振荡运动测量的捷联式惯社导航系统（ＳＩＮＳ）的解算原理，给出了増加振荡运动测量的ＳＩＮＳ导航解算方法；通过对振荡运动解算结果中的频率成分的分析。，给出了里于数字滤波的振荡运动提取方法其次，分析并比较了ＨＲ数字滤波器和ＦＨＩ数字滤波器性能特点，选择了延迟时间较短的ＨＲ数字滤波器作为振荡运动分离滤波工具。详细阐述了ＨＲ滤波器的工作原理和设计过程，Ｗ及基于解算结果频率组成的滤波器参数的选取方法。仿真验证了所设计滤波器的有效性。最后，

6、选，针对舰船振荡运动的随机性及非线性特性取具有非线性、自适应性、自学习能力Ｗ及数据融合能力的神经网络方法对舰船振荡运动进行预测。仿真分析、比较了Ｐ－ＲＢＦ组合神经网络Ｈ种预测方法对舰船呈轴振荡ＢＰ神经网络、ＲＢＦ神经网络和Ｂ－Ｆ组合预测方法既具有ＲＢＦ运动的预测能力；ＢＰＲＢ网络的学习收。仿真实验结果表明ＢＰ网络的泛化性能一。综合认为，在定条件下组合预测方法敛速度的快速性，又具有比单一预测方法具有优势，可在保证预测精度的基础上提高了预測速度。：ＳＩＮＳ服，，组合预测关巧词，运动分离，数字滤波神经网络ＩＡ

7、ｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＳｈｉｐｓｗａｙｉｎｇｉｎｓｉｘｄｅｇｒｅｅｓｅｘｃｉｔｅｄｂｙｍａｒｉｎｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｓｕｃｈａｓｗｉｎｄｓａｎｄｗａｖｅｓ，ｎ－ｗｉｌｌｓｉｉｆｉｃａｎｔｌｄｅｃｒｅａｓｅ化ｅａｃｃｕｒａｃｏｆｏｎｂｏａｒｄｗｅａｏｎｏｒｏｔｈｅｒｄｅｖｃｅｓａｎｄｇｙｙｐｉｂｒｉｎｇ，ｎｅａｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｓｏｎｔｈｅｓｈｉｅｕｉｐｍｅｎｔａｎｄｍｅｍｂｅｒｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅａｃｃｉｄｅｎ

8、ｔｓｄｕｒｉｎｇｇｐｑｔａｋｉｎｇｏｆｆａｎｄｌａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅａｉｒｃｒａｆｔ，ｆｉｇｈｔｉｎｇｐａｔｈｏｆｔｈｅａｉｒｃｒａｆｔｓｈｏｕｌｄｂｅａｄｕｓｔｅｄ