面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法技术

本发明专利技术涉及船舶建模及控制技术领域，具体涉及一种面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，包括：构建船舶操纵运动数学模型；构建只考虑船舶横向运动与转艏运动二自由度下的操纵运动方程；基于二自由度下的操纵运动方程，得到舵角作为输入，转艏角速度及横向速度作为输出的第一操纵响应模型；通过在船舶操纵运动数学模型的横向运动基础上增加艏摇和横荡的运动影响，构建舵角作为输入，纵向速度作为输出的第二操纵响应模型；构建多变量操纵响应模型；对多变量操纵响应模型的船舶操纵性参数进行辨识；使用多组实际操纵运动数据对辨识结果进行综合调整，确定最终的辨识参数

【技术实现步骤摘要】
面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法


[0001]本专利技术涉及船舶建模及控制
，更具体的说是涉及一种面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法
。

技术介绍

[0002]海上交通的发展促进了船舶数量的增多
、
船舶航速的提高以及船舶类型的多样化
。
船舶安全
、
经济
、
高效的航行将面临更大的挑战
。
随着在技术迭代
、
市场需求
、
规划引导的推动，船舶智能航行相关技术取得了积极进展，对船舶操纵性能和运动控制研究提出了更高要求
。
船舶操纵性能和运动控制研究面向风
、
浪
、
流环境下的自动航行，港区及狭水道环境的精确控制
、
航行过程中的多船避碰等场景，船舶运动模型是有效分析船舶操纵性和保障船舶智能航行的关键，是船舶操纵性能和船舶运动控制研究的基础
。
[0003]目前的船舶运动建模包括机理模型和响应模型，获取模型参数的方法包括数据库方法
、
经验公式方法
、
约束模试验方法
、
理论与数值计算方法以及系统辨识方法
。
随着试验测量技术和辨识技术的发展，将船舶运动视为动态系统，将舵角视为系统输入，运动变量视为系统输出，整个过程视为响应过程的船舶操纵响应模型优势逐渐突出
。
利用船舶操纵试验进行系统参数辨识避免了复杂水动力模型结构分析和众多导数的求取，简洁高效且可重复，此外，还可以应用于实船试验
、
船模试验
、CFD
试验多种方式，表现出较好的适用性
。
然而当前船舶操纵响应模型突出艏向角和角速度随时间变化规律，忽略了横向运动及纵向运动对操舵响应，无法反应出船舶在操舵后的速降等耦合运动
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，可快速
、
准确地描述船舶运动状态
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：通过船舶运动数学模型线性化范围，分别将船舶前进方向运动与横向运动及转艏运动进行解耦，构建船舶操纵运动数学模型；
[0008]步骤2：根据船舶的横向运动与转艏运动间的紧耦合关系，构建只考虑船舶横向运动与转艏运动二自由度下的操纵运动方程；基于二自由度下的操纵运动方程，得到舵角作为输入，转艏角速度及横向速度作为输出的第一操纵响应模型；
[0009]步骤3：通过在船舶操纵运动数学模型的横向运动基础上增加艏摇和横荡的运动影响，构建舵角作为输入，纵向速度作为输出的第二操纵响应模型；
[0010]步骤4：根据第一操纵响应模型和第二操纵响应模型，构建多变量操纵响应模型，在多变量操纵响应模型基础上进行操舵旋回运动参数求解；
[0011]步骤5：将船舶操舵旋回运动参数代入多变量操纵响应模型，利用非线性最小二乘方法转化为最优化求解问题，对多变量操纵响应模型的船舶操纵性参数进行初步辨识；
[0012]步骤6：根据船舶实际的操纵运动状态，使用多组实际操纵运动数据对辨识结果进行综合调整，确定最终的辨识参数
。
[0013]进一步的，步骤1中，船舶运动数学模型为：
[0014][0015]式中，
m
为船舶质量，
u
为纵向航速，为纵向加速度，为横向加速度，
v
横向速度，
r
为转艏角速度，为转艏角加速度，
x
g
船舶重心距离船中距离，
I
zz
为转艏转动惯量，
f
X
为船舶纵向外力，
f
Y
为船舶横向外力，
f
N
为船舶转艏外力矩；
[0016]船舶操纵运动数学模型为：
[0017][0018]式中，
Δ
u
为纵向速度变化量，
δ
为舵角，
X
u
、X
rr
、X
vv
、X
vr
、Y
v
、Y
r
、N
v
、N
r
、Y
δ
、N
δ
为船舶水动力导数
。
[0019]进一步的，步骤2中的第一操纵响应模型为：
[0020][0021][0022]式中，为舵速，为转艏角加速度导数，为横向加速度导数，
T1、T2、T
3r
、T
3v
、K
r
、K
v
为船舶操纵性系数
。
[0023]进一步的，步骤2还包括：根据船舶运动在低频段的重要性，将第一操纵响应模型降解为一阶操纵响应模型，如下：
[0024][0025][0026]式中，
T
r
、T
v
、K
r
、K
v
为船舶操纵性系数
。
[0027]进一步的，步骤3中，第二操纵响应模型的表达式为：
[0028][0029]式中，
T
u
、K
u
、C、D、E
为船舶操纵性系数
。
[0030]进一步的，步骤4中的多变量操纵响应模型的表达式为：
[0031][0032]式中，
Δ
u(t)
为纵向速度变化量向量，
v(t)
为横向速度向量，
r(t)
为转艏角速度向量，
t
为时间，
δ
为舵角，
T
u
、K
u
、C、D、E、T
r
、T
v
、K
r
、K
v
为船舶操纵性系数
。
[0033]进一步的，步骤4中的船舶操纵运动数据为船舶转艏角速度
、
横向速度和纵向速度航行信息，航行信息通过实船操纵试验
、
自航模型操纵试验
、CFD
船舶操纵试验或船舶模拟器操纵试验获取
。
[0034]进一步的，步骤5包括：
[0035]根据操纵响应数据及多变量操纵响应模型确定优化问题目标函数：
[0036][0037]式中，
j
为数据编号，
n
为数据总量，
Δ
u
j
为第
j
个航行信息数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过船舶运动数学模型线性化范围，分别将船舶前进方向运动与横向运动及转艏运动进行解耦，构建船舶操纵运动数学模型；步骤2：根据船舶的横向运动与转艏运动间的紧耦合关系，构建只考虑船舶横向运动与转艏运动二自由度下的操纵运动方程；基于二自由度下的操纵运动方程，得到舵角作为输入，转艏角速度及横向速度作为输出的第一操纵响应模型；步骤3：通过在船舶操纵运动数学模型的横向运动基础上增加艏摇和横荡的运动影响，构建舵角作为输入，纵向速度作为输出的第二操纵响应模型；步骤4：根据第一操纵响应模型和第二操纵响应模型，构建多变量操纵响应模型，在多变量操纵响应模型基础上进行操舵旋回运动参数求解；步骤5：将船舶操舵旋回运动参数代入多变量操纵响应模型，利用非线性最小二乘方法转化为最优化求解问题，对多变量操纵响应模型的船舶操纵性参数进行初步辨识；步骤6：根据船舶实际的操纵运动状态，使用多组实际操纵运动数据对辨识结果进行综合调整，确定最终的辨识参数
。2.
根据权利要求1所述的面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，其特征在于，步骤1中，船舶运动数学模型为：式中，
m
为船舶质量，
u
为纵向航速，为纵向加速度，为横向加速度，
v
横向速度，
r
为转艏角速度，为转艏角加速度，
x
g
船舶重心距离船中距离，
I
zz
为转艏转动惯量，
f
X
为船舶纵向外力，
f
Y
为船舶横向外力，
f
N
为船舶转艏外力矩；船舶操纵运动数学模型为：式中，
Δ
u
为纵向速度变化量，
δ
为舵角，
X
u
、X
rr
、X
vv
、X
vr
、Y
v
、Y
r
、N
v
、N
r
、Y
δ
、N
δ
为船舶水动力导数
。3.
根据权利要求2所述的面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，其特征在于，步骤2中的第一操纵响应模型为：中的第一操纵响应模型为：式中，为舵速，为转艏角加速度导数，为横向加速度导数，
T1、T2、T
3r
、T
3v
、K
r
、K
v
为船舶操纵性系数
。
4.
根据权利要求3所述的面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，其特征在于，步骤2还包括：根据船舶运动在低频段的重要性，将第一操纵响应模型降解为一阶操纵响应模型，如下：一阶操纵响应模型，如下：式中，
T
r
、T
v
、K
r
、K
v
为船舶操纵性系数
。5.
根据权利要求2所述的面向操纵运动的船舶多变量操纵响应模型的参数辨识方法，其特征在于，步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵光明，但杨文，侯成刚，杜亚震，孟凡彬，曹阳，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七零七研究所九江分部，
类型：发明
国别省市：