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原文传递基于容积卡尔曼滤波的船舶非线性观测器研究

论文题名：	基于容积卡尔曼滤波的船舶非线性观测器研究
关键词：	船舶动力定位;连续-离散型系统;容积卡尔曼滤波;非线性观测器
摘要：	动力定位系统(Dynamic Positioning Systems,DP Systems)是一类重要的船舶控制系统。它利用船舶自身的推进器系统使船舶保持期望的位置和艏向,或循着设定的轨迹航行。观测器是DP系统的重要组成部分,主要如下的功能:滤除船舶位置和姿态测量噪声,分离船舶低频运动和高频运动,估计船舶速度和角速度,估计缓慢变化的环境干扰力。本文旨在设计采用容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filte,CKF)方法的动力定位船舶非线性观测器。　　本文首先建立了船舶动力定位数学模型。动力定位船舶作业时,在海洋环境力和推进器系统的共同作用下,将产生复杂的三维空间内的六自由度运动。对于动力定位船舶,该运动可以看作是低频运动和高频运动的叠加。根据其运动特点,忽略变化较小的船舶升沉、纵摇和横摇运动,分别建立了水平面内的船舶低频运动模型和高频运动模型,同时建立了动力定位测量模型。并给出了动力定位模型的状态空间形式。由于用于测量的是数字测量设备,输出信号是离散的船舶位置和艏向,所以动力定位系统是连续-离散型系统,建立的模型就是连续-离散型状态空间模型。　　其次建立了海洋环境力模型。海洋环境力是导致动力定位船舶偏离期望位置或航迹的主要因素。在本论文中,为了更好的设计观测器,以及进行计算机仿真,建立了海洋环境力数学模型,包括风数学模型、海浪数学模型和海流数学模型。　　然后根据CKF的基本原理和方法,给出了平方根连续-离散容积卡尔曼滤波(Square-Root Continue-Discrete Cubature Kalman Filter,SCD-CKF)算法。为了解决模型存在误差和时变参数,过程噪声和观测噪声统计特性时变未知等问题,本文把参数状态两段互耦自适应滤波的思想引入到CKF中,设计了两段互耦自适应容积卡尔曼滤波(Two-Stage Bootstrap Cubature Kalman Filter,TSB-CKF)算法。为提高方法的稳定性,设计了平方根形式的TSB-CKF算法,并把这种方法应用到连续-离散型系统的滤波问题中,得到了平方根连续-离散两段互耦自适应容积卡尔曼滤波(Square-Root Continue-Discrete Two-Stage Bootstrap Cubature Kalman Filter,SCDTSB-CKF)算法。　　接下来采用SCD-CKF和SCDTSB-CKF方法,完成了两种船舶非线性观测器的设计。前者适用于船舶动力定位模型较为精确,海况不变或变化很小,且过程噪声和测量噪声统计特性已知的情况。后者适用于船舶动力定位模型存在误差和时变参数,海况变化较大,且过程噪声和测量噪声统计特性时变未知的情况。　　最后完成了所设计的两种动力定位船舶非线性观测器的仿真实验。实验包括采用SCD-CKF方法的非线性观测器仿真,采用SCD-CKF方法的非线性观测器与PID控制器结合的仿真,这两个实验都包括与无源非线性观测器的对比仿真。同时还完成了采用SCDTSB-CKF方法的非线性观测器仿真。通过仿真实验,证实了本文设计的两种船舶非线性观测器的有效性。
作者：	史军
专业：	控制工程
导师：	林孝工
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文