舰船实船训练系统中混合建模方法研究.pdf

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1、第39卷第2期2010年4月船海工程SHIP&OCEANENGINEERINGV01．39No．2Apr．2010IX)I：10．3963／j．issrs1671—7953．2010．02．034舰船实船训练系统中混合建模方法研究孔庆福。曾凡明。吴家明，吴雄学(海军工程大学船舶与动力学院，武汉430033)摘要：提出舰船实船训练系统中基于神经网络的混合建模方法。综合运用机理建模方法和辨识建模方法，既较好地保证了模型的全局特性，又有效提高r模型的精度。以舰船柴油机推进装置中常见部件——液力耦合器为例，研究液力

2、耦合器混合模型的开发方法。验证混合建模方法的可行性。关键词：实船训练系统；混合建模；机理模型；辨识模型；神经网络中图分类号：U664文献标志码：A文章编号：167卜7953(20lO)02—0122—03舰船实船训练系统(on-boardtrainingsys—tem，0BTS)是指嵌入到舰船实船环境之中的嵌入式仿真训练系统。与传统的基于陆基训练仿真器的模拟训练方式相比，基于实船训练系统的实船模拟训练方式具有训练环境逼真、效果好、费用低、安全性好、便于实施等多方面优点。目前，OBTS已经成为舰船仿真训练系统

3、的重要发展方向[1]。在OBTS中，人机交互接口通常采用舰船上的实物，以增强模拟训练的真实感，而底层的机械设备则通过计算机仿真技术来模拟实现。仿真模型是实船训练系统的核心模块，实船训练系统对仿真模型的要求非常高：一方面，为保证舰员在进行模拟训练时的感受与实际操纵中的感受较为一致，要求模型的精度非常高，甚至从某种意义上可以说，仿真模型的精度保证是实船训练系统得以生存和发展的先决条件；另一方面，由于在模拟训练中通常要设置一些实际中较少出现、或很难出现的异常工况来训练舰员的应急处理能力，所以又要求模型的全局特性较

4、好[2

5、。传统单一的机理建模方法或辨识建模方法都无法同时很好地满足实船训练系统建模的上述两方面要求。针对这一问题提出基于神经网络的混合建模方法。收稿日期：2009-05-07修回日期：2009-06-12基金项目：海军T程大学科研基金项目(HGDJJ06009)。作者简介：孔庆福(1973一)，男，硕士，讲师。研究方向：舰船动力装置性能分析与使用管理。E-mail：swordkqfl0@yahoo．com．cn1221基本思想在舰船设备建模领域，目前最常用的建模方法有两类：机理建模方法和辨识建模方法。尽管两

6、种方法在实际建模中都得到了大量的应用。但随着所研究对象的日趋复杂化，无论是机理建模方法还是辨识建模方法都表现出了其不足的一面。机理建模方法需要以深入了解被建模对象的内部过程机理为前提，对于某些复杂的研究对象，其内部过程机理难以完全掌握；另外，机理建模方法总是基于大量的简化和假设之上，从而使得所建立的机理模型与实际情况会存在相当的误差。辨识建模方法严重依赖所取得的样本数据，对于大量存在的复杂非线性过程，通常很难获取到覆盖到整个工作区域的样本数据，导致所建立的辨识模型在样本区域以外进行预报时，会产生较大的预报误

7、差，甚至出现与实际系统规律相矛盾的结果。舰船设备中包含有大量具有强非线性工作特征和复杂T作机理的机械设备，在对其建模时，必须有效综合机理建模方法和辨识建模方法的优点，才能较好解决模型的精度和全局性问题。因此，提出了基于神经网络的混合建模方法，将机理先验知识和神经网络辨识建模方法结合在一起，以提高所建模型的精度和对研究对象特性规律的真实反映能力L3引。在混合模型中神经网络辨识模型和机理模型采用并行连接的方式，其中机理模型用以保证混合模型的全局特性，而神经网络辨识模型则充当函数逼近器，用于弥补机理模型的建模误差

8、。模型结构见图l。在构建混合模型时，首先同时对被建模对象、机理模型和辨识模型输入激励信号；然后对三舰船实船训练系统中混合建模方法研究——孔庆福，曾凡明，吴家明，吴雄学图1基于神经网络的混合模型结构者的输出信号进行采集，通过将实际被建模对象的输出与机理模型和辨识模型输出的叠加量进行比较；并利用比较结果通过一定的训练算法对辨识模型进行训练和修改，使得辨识模型通过训练和修改能充分反映不同输入信号作用下机理模型输出和实际对象输出之间的误差；最后将机理模型和辨识模型的输出加以叠加作为混合模型的输出。2应用舰船设备中包

9、含有大量的具有强非线性工作特征和复杂T作机理的机械设备，所提出的基于神经网络的混合建模方法具有广泛的适应性。以现代舰船推进装置中的常见设备一液力耦合器为例，分析基于混合建模方法的液力耦合器混合模型的构建方法。2．1液力耦合器的工作特点分析在以高速柴油机为主机的舰船柴油机推进装置中，由于柴油机属于往复工作机械、输出存在高频脉动转矩，所以一般广泛采用在柴油机和减速齿轮衍之问配置液力耦合器的方法来吸收转振。除此之外，液