[发明专利]一种基于系统辨识的实船操纵性指数辨识方法及装置

权利要求书

1.一种基于系统辨识的实船操纵性指数辨识的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤一：实船输入输出数据采集

数据采集系统基于与实船并联的传感器设备自动对实船运动状态数据进行采集并存储于上位机存储器；

步骤二：数据处理

上位机处理器对步骤一存储数据进行预处理，所述处理数据作为上位机软件系统辨识的输出数据；所述系统根据运动模型类别确定船舶操纵待辨识参数；并采用蝙蝠算法进行参数辨识，所述蝙蝠算法基于最小二乘原理的误差准则进行参数辨识，将参数辨识问题转化为目标函数J优化问题，待辨识参数的目标函数J为：

式中，ω_k为误差扰动权重系数，k为观测时刻，n为观测样本数量，ψ_O为观测的系统输出，为使用辨识所得参数的模型输出；

所述蝙蝠算法将目标函数J最优时所对应的参数值作为参数的辨识值，得到合理的辨识值；

步骤三：启动辨识及结果输出

对步骤二所述系统进行初始设置及辨识过程控制，使辨识过程及结果可视化并保存于上位机存储器中，远程发送相关数据控制实船操纵状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于系统辨识的实船操纵性指数辨识的方法，其特征在于：步骤二中，所述预处理包括离散采样和优化处理，其中优化处理方式如下：

1)异常数据替换

对采样点异常数据采用移动平均方式对其予以替换，公式为：

式中，k表示当前采样时刻，单位为秒；i表示距离当前采用时刻的时间长度，单位为秒；

2)插值补全

对间隔不均匀时的数据，采用三次样条插值对其进行补全，将离散数据转为连续数据；

3)等间隔截取

对某段时间内的采样取固定时间间隔Δt对该段时间内的连续数据进行采样，将等间隔采样后的数据用于系统辨识，等间隔截取数据的方式分别为：

航向方面，对以高频率采集的船舶航向，将ψ(t)、ψ(t+Δt)作为辨识所采用的输出数据；

位置方面，对以高频率采集的船舶位置，将作为辨识所采用的输出数据；

其中：ψ(t)为t时刻航向；p_s(t)为t时刻相对于水所产生的位移；

4)坐标转换

坐标转换的方式为：

p₀(t+Δt)＝p_s(t+Δt)+V_c(t)Δt

其中：

式中，V_c为航道流速，ψ_c为航道流向，航道流向指自固定坐标系下正北方向顺时针旋转至水流方向的角度，考虑航道水流以均匀流，计算得p_s(t)、p_s(t+Δt)。

3.根据权利要求2所述的一种基于系统辨识的实船操纵性指数辨识的方法，其特征在于：所述步骤二3)中等间隔截取数据的方式中设定水流为均匀流，船舶对地位移分解为对水位移和水流作用产生位移之和。

4.根据权利要求1所述的一种基于系统辨识的实船操纵性指数辨识的方法，其特征在于：步骤二中，所述运动模型类别采用以下四种响应型模型结构：

一阶线性响应型模型：

一阶非线性响应型模型：

二阶线性响应型模型：

二阶非线性响应型模型：

所述四种模型中，K、T为船舶操纵性指数，T还包括T₁、T₂、T₃；r为船舶转艏角速度，ψ为航向角；δ为当前实际舵角；α为非线性项系数；K、T、α即待辨识参数。