基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识

作     者：杨鑫 茅云生 董早鹏 包涛 曾小龙 黄铖 YANG Xin;MAO Yunsheng;DONG Zaopeng;BAO Tao;ZENG Xiaolong;HUANG Cheng

作者机构：武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室武汉430063 武汉理工大学交通学院武汉430063 武昌船舶重工集团有限公司武汉430060 

出 版 物：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 (Journal of Wuhan University of Technology（Transportation Science & Engineering）)

年 卷 期：2019年第43卷第5期

页      面：957-961,967页

学科分类：08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51709214,51779052,51809203,51879210) 中国博士后基金项目(2018M642939,2019T120693) 水下机器人技术重点实验室稳定支持课题(SXJQR2018WDKT001) 高性能船舶技术教育部重点实验室开放基金课题(gxnc18041404) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017IVA006,2018IVB069,2019IVA088)资助 

主　　题：高速无人艇 操纵响应模型 扩展卡尔曼滤波 敏感性 泛化能力 

摘      要：为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性,需要准确地获得无人艇操纵响应模型的各项参数.针对传统实验方法下获取模型参数缺陷,提出一种基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.首先利用差分法对高速无人艇的二阶非线性操纵响应模型进行离散化,并通过变换将其转化成基于EKF的增广状态向量形式.基于四阶龙格-库塔法,仿真模拟辨识模型的输入数据,并对转化后的状态向量进行辨识,进一步解方程得到响应模型各项参数的辨识结果.对响应模型的各项参数进行敏感性分析,得到各参数对模型输出结果的敏感系数,从而对参数辨识结果误差分析论证.通过对原始模型和辨识模型的操纵运动仿真结果对比分析,验证了基于EKF所得到的辨识模型具有良好的泛化能力,能够更好的对高速无人艇进行操纵运动控制和预报.