航母甲板运动预报算法研究

作     者：金书羽 

作者单位：哈尔滨工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：朱齐丹

授予年度：2021年

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] 

主      题：时间序列 自回归 最小二乘算法 经验模态分解 极大似然估计 

摘      要：航母舰载机在全自动引导着舰过程中,甲板运动是着舰安全性的主要影响因素,因此必须进行甲板运动补偿,实现甲板运动补偿的关键问题是要能够准确实现甲板运动的预报。甲板运动预报问题一直是各国海军亟需解决的课题,也引起了各国学者的广泛兴趣,研究者采用了不同的方法来解决这一难题。其中最为通用的方法为时间序列分析法,该方法无需获得甲板运动具体状态方程,也不需要获得海浪的任何先验信息,只需要甲板运动的历史数据实现甲板运动拟合。本文利用时间序列分析法对甲板运动预报技术进行研究,具体内容如下:首先,通过分析随机海浪模型及其对航母甲板运动的影响,对海浪波能量进行谱分析得到海浪能量、频率与振幅之间的关系,从而确定海浪波面方程。采用PM谱对海浪进行建模,将不同频率和相位的余弦波进行叠加得到海浪波,仿真出不同级别的海浪波形。在此基础上,通过经验法建立海浪作用下的航母甲板运动模型,仿真数据与实际数据对比验证了模型的有效性和准确性。其次,根据甲板运动具有平稳自相关的特点,在多种时间序列模型中选取自回归(Auto-regressive)模型对甲板运动进行拟合,分别设计了基于基本最小二乘一次算法、递推最小二乘法和遗忘因子最小二乘法等三种甲板运动估计算法,仿真结果表明,在三到五级海况下,5秒内预报误差能够小于6%,误差随时间增加而增加,能够满足全自动着舰的要求。再次,将极大似然法应用于甲板运动预报中,通过分析极大似然估计的特性,利用条件概率密度函数,推导出甲板运动模型的似然函数,在极大化似然函数的基础上确定甲板运动模型。仿真结果表明,在三到五级海况下,5秒内预报误差能够小于10%,误差随时间增加而增加,同样能够满足全自动着舰的要求,但与最小二乘预报结果相比,精度略有不足。最后,以最小二乘预报为基础,利用经验模态分解和多新息等技术手段对其进行了改进,将甲板运动时序信号分解为多个固有模态函数和信号余量,并将单点预报误差扩展为多点预报误差组成多新息,仿真结果表明,改进后的方法与前述方法相比,有效提高了短时预报精度和长时预报的有效性,将以上研究成果应用于舰载机全自动着舰仿真验证了有效性。