氣墊艇運(yùn)動模型是氣墊艇操縱模擬訓(xùn)練系統(tǒng)的關(guān)鍵,如何獲取準(zhǔn)確的模型參數(shù),建立符合真實運(yùn)動規(guī)律的模型成為急需突破的難題。文中介紹系統(tǒng)辨識原理,并推導(dǎo)EKF辨識非線性模型參數(shù)的公式,建立氣墊艇三自由度操縱運(yùn)動分離型模型。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用擴(kuò)展的Kalman濾波器（EKF）,對分離型模型中的部分未知流體動力參數(shù)進(jìn)行辨識。仿真試驗結(jié)果表明,應(yīng)用EKF辨識氣墊艇三自由度MMG模型參數(shù),將辨識得到的參數(shù)與仿真模型的參數(shù)進(jìn)行對比,試驗結(jié)果驗證了基于EKF方法的可行性。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

氣墊艇操縱運(yùn)動系統(tǒng)辨識原理圖

5°/5°輕度Z形試驗

圖2 5°/5°輕度Z形試驗根據(jù)3種試驗仿真結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)辨識，辨識結(jié)果如表1所示�？傮w辨識結(jié)果與仿真模型參數(shù)相符，其中線性項參數(shù)辨識較為準(zhǔn)確，非線性參數(shù)辨識精度較差。這是由于輕度試驗?zāi)軌蚴箽鈮|艇基本處于線性運(yùn)動范圍，而中度試驗與重度試驗雖然能使氣墊艇進(jìn)行非線性運(yùn)動，但不同的非線性參數(shù)對非線性運(yùn)動的貢獻(xiàn)是不同的，貢獻(xiàn)越大，辨識精度越高。若要提高非線性參數(shù)辨識精度，則需要對非線性參數(shù)的靈敏度作更為深入的分析。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用新型蝙蝠算法辨識船舶運(yùn)動模型參數(shù)[J]. 田延飛,黃立文,熊勇,胡山川.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(08)
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[4]基于支持向量機(jī)的船舶操縱運(yùn)動黑箱建模[J]. 徐鋒,鄒早建,徐小卡,尹建川.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2013(11)
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博士論文
[1]基于支持向量機(jī)的四自由度船舶操縱運(yùn)動建模研究[D]. 王雪剛.上海交通大學(xué) 2014
[2]基于船舶操縱性試驗分析的辨識建模研究[D]. 張心光.上海交通大學(xué) 2012

碩士論文
[1]氣墊船模擬器教練員系統(tǒng)開發(fā)研究[D]. 李文君.哈爾濱工程大學(xué) 2010



本文編號：3303972