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灰色系统理论是解决信息不完全系统的控制论方法,它通过对系统数据的预处理来提取系统信息,运用微分方程来进行对系统的模拟、控制和预测。由于其对数据要求不高,易于使用,所以已被广泛应用于各个领域中。由于不同海况的复杂性,舰船运动具有很多的随机特性和不确定因素。本文分析了影响舰船运动姿态的几种主要因素,以及其相互作用的灰色特性,指出舰船运动系统的灰色特性。这为灰色系统理论在舰船的升沉、纵摇运动预报中的应用提供了理论依据。
文章在分析舰船运动系统的灰色特性的基础上,把灰色系统理论中的MGM(1,n)模型引入到舰船的运动姿态预报中。对于以纵摇、升沉、波浪构成的舰船运动系统进行了预报。并根据实验中得到的舰船运动数据的特点,对数据进行了极差变换,用以统一各个数据间相互影响的度量。本文详细地给出了模型求解过程,通过积分离散,最小二乘的思想进行模型参数的求解。在分析了MGM(1,n)的不足,以及灰色系统对新信息要求的情况下,引入更新机制,提出了更新的MGM(1,n)模型,并将其应用于舰船运动系统的预报中。在参数不断更新的同时,更新MGM(1,n)模型能实时地反映系统中各因素的相互影响以及系统的变化趋势,并能得到较好的预报效果。在数值实验中,当误差在20%以内,平均预报时间为4-5秒,能达到一个周期。最长预报时间可以达到8秒,为两个周期左右。
在数值分析中,本文对几组具有不同性质、特点的数据分别进行建模预报,在分析各组数据的不同预报效果后,给出了可能影响预报误差的主要因素,即波浪的非线性变化以及各个自由度的耦合作用。此外,本文还讨论了对于原始数据选取和误差范围内预报时间的关系,对于较少的选择数据无法体现原始数据的某些性质使得误差变大。本文定量地分析了在每次更新过程中,确定数据更新组数以及其与计算时间的关系和对实时预报的影响。本文还对模型的李雅普诺夫稳定性进行分析,讨论了系统参数的变化与系统输出的关系。最终在误差可以接受的情况下,合理地延长了预报时间。 |