船舶运动的极短期预报试验.pdf

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1、第39卷第1期2010年2月船海工程SHIP&OCEANENGINEERINGVoL39No．1Feb．2010IX)I：10．3963／j．issn．1671—7953．2010．01．004船舶运动的极短期预报试验陈远明，叶家玮，张兮龙(华南理工大学土木与交通学院，广州510640)摘要：利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明，对于直升机稳定平台补偿控制系统来说，由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报。所以基于自l旦I归模型的预报方法能满足系统的实际要求，是一种简单、可行的方法。关键词：船舶运动；极短期预报；自回归模型；模

2、型试验中图分类号：U661．3；TP391文献标志码：A文章编号：1671—7953(2010)01—0013—04船舶在风浪中存在着大幅度的摇摆及升沉运动，所以舰(船)载直升机起降危险性很大，因此考虑通过构造具有波浪运动补偿功能的直升机稳定平台，实现提高舰(船)载直升机在高海况下安全起降的目的[1]。该系统是一个承受重载、结构复杂的大型装置，补偿精度要求高；常规的反馈控制都是在船舶波浪运动发生后，才启动补偿机构进行运动补偿，属于被动式控制，对于大惯量系统容易出现滞后问题，控制效果不够理想【-2

3、。如何提前获取船舶未来的运动趋势，并在船舶运动发生前就

4、采取相应的控制策略来补偿船舶的运动，是解决稳定平台补偿机构滞后问题和提高系统补偿精度的关键。1预报模型目前，在船舶运动极短期预报中所采用的方法可分为基于水动力学的方法和基于非水动力学的方法。基于水动力学的方法主要有卷积法、线性卡尔曼滤波法；基于非水动力学的方法主要有时间序列分析法、周期图法、神经网络法等睁引。随着时间序列分析理论的不断发展，利用时间序列分析方法预报船舶的极短期航态越来越受到重视。时间序列分析法预报船舶未来值避免了卡尔曼滤波法须知船舶运动状态方程的麻烦，只须利收稿日期：2009—02—26修回日期：2009—08—04基金项目：广东省自

5、然科学基金(7035774)。作者简介：陈远明(1979一)，男，博十，讲师。研究方向：海上波浪运动补偿。E-mail：scutcym@163．corn用船舶或海浪的历史数据，建立时间序列模型来预测船舶运动的未来值，其算法简单，易于应用。基于时间序列分析的方法有自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自适应回归模型(TAR)等。借鉴目前国内外的研究成果，采用AR模型进行船舶运动极短期预报。该方法只需要单一信息源就可以实现在线实时预报。在实船使用时，对设备要求相对较少，容易实现，而且已有成功的经验L56j可以借鉴。1．1AR模型AR模型的一

6、般形式为r7]：z(愚)一口1z(志一1)+口2z(志一2)+⋯+apx(志一户)+手(忌)(1)式中：p——模型的阶数；ai——模型中的系数，i-----1，2，⋯，户；烈．i)——已知的测量数据序列，_『=1，2，⋯N；N——测量数据的个数；车(志)——模型残差。1．2AR模型预报公式k时刻向前1步和向前l步预报公式为：P2(忌+1)一∑aix(k+1一i)(2)‘i。’=。——1卜1龛(忌+z)一∑hiX(k+z—i)+j—l声∑aix(k-+-l—i)仁2，3，4，⋯函(3)1．3AR模型参数的确定模型系数磊i的估计可采用递推阻尼最小二】3第

7、1期船海工程第39卷乘法[83得到，其优化目标甬数为：H。一o．0411TI，试验水深d。一o．8rn，船模处于横，占、，。r，．、个，．．⋯⋯浪状态。由于船模的横摇、纵摇和升沉三种运动歹一。蚤，∥_强)一矿强江(～，]2+磊茹嘉籍霍磊篙溢等茹嚣簇兰：茬；孟磊算I正=外l口了J州1K1可‘I工1’日J￡土，

8、￡】L歹、J凸恨珂口1天．!邑。LJ’I且且：xLU了，弘IlA(N)一A(N一1)112一min(4)沉作为预报的原始数据进行讨论，数据的采样间式中：卜遗忘因子，00

9、；步预报结果分别见图2的a)、b)、c)。A(N)——基于N个测量数据的模型系数估计。9(忌)一Ex(k一1)，x(k一2)，⋯，x(k一夕)]TA(N)一瞄-，a2，⋯，鑫，]T模型阶数P可采用最小AIC(AkaikeInfor—mationcriterion)准则来确定。2预报试验预报试验在华南理T大学港口与航道实验室进行，港池长32ITI，宽18rrl，高1．0IT／，蓄水深度为0．8ITI。港池一端装有造波机，另一端铺有1：7的消浪斜波，可消除90％的反射波。港池推波板由3个独立的推波板组成，每块长5．65ITI，各推波板排成一线，由一套模拟

10、伺服控制器和计算机控制同步进行工作，可产生二维规则波和不规则波。选取一艘7000t工程船作为母型船，按重力相