船舶运动姿态预报综述-.doc

目 录 摘 要 I Abstract II 目 录 IV 第1章 绪论 1 1.1 课题来源、背景和意义 1 1.2 船舶运动建模预报的研究与发展现状 1 1.3 本文所做主要工作 4 第2章 船舶运动分析 5 2.l 坐标系 5 2.2 船舶运动方程及受力分析 8 2.2.1 船舶运动建模简介 8 2.2.2 切片理论与船舶运动建模概念 9 2.2.3 船舶运动受力分析 11 2.3 船舶纵向运动分析 11 2.3.1 船舶纵向运动微分方程 12 2.3.2 船舶纵向运动连续系统状态方程 13 2.3.3纵向运动状态空间方程稳定性的判定 13 2.4 本章小结 14 第3章 AR模型建模预报方法及应用 15 3.1 AR模型的数学基础和理论依据 15 3.1.1 自回归（AR）法建模及预报 15 3.1.2 自回归（AR）法的预报模型 18 3.2 自回归（AR）法建模及预报 21 3.2.1 参数的估计 21 3.2.2 阶数的确定 26 3.2.3 AR预报方法 30 3.3 船舶姿态运动预报结果分析 30 3.4 本章小结 32 第4章 周期图及平滑周期图算法 33 4.1 问题的提出 33 4.2 周期图的引入 33 4.3 周期图算法 37 4.4周期图算法的性能分析 39 4.4.1周期图估计的平均值 39 4.4.2 周期图谱估计的方差 41 4.4.3 谱分辨率与“谱泄露” 43 4.5 平滑周期图算法 43 4.5.1窗函数法 44 4.5.2 平均法 45 4.5.3 Welch 法 46 4.6 本章小结 47 第5章 多层递阶方法预报 49 5.1 多层递阶预报方法 49 5.1.1 基本多层递阶预报方法 49 5.1.2 多模型多算法综合多层递阶预报方法 54 5.2 具有引导变量的预报模式 55 5.3 AR模型与多层递阶预报模型的比较研究 56 5.4 本章小结 57 结 论 58 致 谢 59 参考文献 60 第1章 绪论 1.1 课题来源、背景和意义 船舶在海浪中航行受到海浪、海风等环境因素干扰，不可避免地产生摇摆，尤其在恶劣的海况条件下，对船舶的海上作业造成很大的安全隐患。如果能提前几秒或十几秒预报出船舶的姿态或运动趋势，从而提前对船舶姿态做出调整，使船舶尽量保持平衡，有利于船舶的适航性和船员的适居性。船舶运动姿态建模预报是指利用船舶运动姿态的观测数据对船舶运动姿态规律建立模型并能预报未来几秒或十几秒钟的船舶姿态。这项工作对于舰载机在船舶上的安全起降，武备系统的高精度性能，船舶有效航行与控制都是非常重要的。它可以增加舰载机着舰的安全性，减少舰载机着舰事故的发生，提高导弹发射精度，从而提高船舶在海上的作战能力。在船舶发生的各种事故中，以船舶受恶劣气候及大风浪影响并产生剧烈摇荡从而导致船舶受损甚至倾覆沉没的实例最为多见，因此为了船舶的有效控制，对船舶进行有效的建模预报是迫切需要的。 1.2 船舶运动建模预报的研究与发展现状 对船舶运动的极短期建模预报的研究在国内外已取得不少的研究成果，有的已应用于实际，研究方法既有频域分析法，也有时域分析法。归纳起来主要有如下几种。 （1）统计预报方法 Wiener 提出平稳时间序列预报方法，该方法是以积分方程为分析工具并使均方误差为最小的最佳线性预报。这种预报方法，应用于实际的船舶运动预报显然有诸多的限制因素。 (2）卷积方法 最早，P . KaPlan 等人利用卷积法对船舶运动进行了预报，即采用基于可测量的舶前某处波高作为输入信号，并将其与船舶响应核函数作卷积，得到船舶运动预报。这种方法因需精确的响应核函数和波高测量函数，故在实际应用中受到限制。 (3）卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波是一种递推的线性最小方差滤波器，适用于在线的实时计算。对于横摇的预报方法还是有效的。由于该方法需知船舶的状态方程，当水动力参数和环境发生变化时，状态方程很难准确给出，因此，尽管卡尔曼滤波能处理有噪声干扰的情形，而且计算简单，但是在实际中直接应用是不恰当的。 （4）谱估计方法 经典谱估计方法有两种方法，即周期图法和自相关法。周期图法又称直接法。自相关法，也就是通常所说的间接法。由这种方法求出的功率谱是通过自相关函数间接得到的，所以称为间接法，又称自相关法（或BT法）。