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原文传递船体运动位姿在线预报研究

论文题名：	船体运动位姿在线预报研究
关键词：	船体运动位姿;在线预报;自回归模型;神经网络模型
摘要：	在进行海上资源开发、特种作业时，利用船载稳定输送平台进行人员和设备的输送，为保证稳定平台能够及时补偿船体运动使自身保持平稳，也为了保证在输送期间，稳定平台能够对船体运动进行完全地补偿，本文分别进行船体运动的极短期和安稳期在线预报研究。主要的研究内容如下：　　首先，分析了海浪的运动规律，利用ITTC海浪谱对不同海况下的海浪运动进行仿真；通过AQWA软件对船体建模，求出船体对海浪响应的RAOs和相位差，得到不同海况下船体各自由度的运动。　　然后，对四级海况下的船体运动极短期在线预报进行研究，验证AR模型和RBF神经网络模型进行预报的可行性。针对AR模型参数估计耗时长的问题，采用限定记忆的递推最小二乘算法进行参数的估计更新；针对RBF神经网络模型参数难以选择的问题，采用粒子群算法进行寻优。同时为了减小计算量，分析了不同采样周期对预报结果的影响；为了使预报数据与系统控制数据具有相同的频率，验证了RBF神经网络模型的拟合插值能力，提出AR模型预报、RBF神经网络模型拟合插值的模式进行极短期预报，提高了预报算法的实时性。　　最后，对船体运动安稳期在线预报进行研究，通过直接对船体运动数据预报的方式进行安稳期预报，有效预报时长较短。为了延长有效预报时长，采用对船体运动数据包络线预报的方式进行安稳期的预报，因为包络线的特征周期较长。在包络线的提取过程中，提出限定极值的方法来降低包络线的非平稳性，同时采用EMD+AR组合模型进行安稳期预报，提高了安全系数。
作者：	薛大朋
专业：	机械工程
导师：	张立杰;牛跃伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	燕山大学
学位年度：	2021