基于PSO的船体动态变形模型参数在线辨识

论文摘要

在船体变形测量领域,惯性量匹配法凭借其高精度、易实现的优点成为了时下的研究热点。详细介绍了角速度匹配法进行船体变形角估计的原理,针对算法中动态变形模型(二阶Markov)参数难以确定的问题,推导了两套INS的角增量输出差值与动态变形角之间的关系,建立了利用角增量差值的自相关函数进行求参的理论依据。在求参工具上选择了粒子群算法,借助指数衰减正弦信号的形式建立算法模型,并且合理设置算法参数,最终形成一套完整的在线辨识方案。仿真实验证实,该方案能够实现动态变形模型参数的精确辨识,辨识精度较高,且SNR门限低。最终的变形角估计结果表明,结合该参数辨识算法,船体变形角估计误差可控制在10″左右,证明了该方法的可行性。

论文目录

• 0 引言
• 1 角速度匹配法及动态挠曲角模型
•   1.1 角速度匹配方程
•   1.2 动态挠曲角模型
•   1.3 Kalman滤波设计
• 2 基于粒子群算法的参数辨识
•   2.1 角增量差值自相关函数
•   2.2 粒子群算法的参数辨识原理
•   2.3 动态变形模型参数辨识的实现流程
• 3 仿真实验
•   3.1 仿真条件
•   3.2 仿真结果
•   3.3 结果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 于东康,杨功流,谢祖辉

关键词: 船体变形测量,动态变形角,角速度匹配,模型,参数辨识,粒子群算法

来源: 导航与控制 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,船舶工业

单位: 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

基金: 联合实验室开放基金(编号:FOM2014OF018)

分类号: U674.70

页码: 71-79

总页数: 9

文件大小: 1635K

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