[发明专利]一种海流影响下船舶航迹极短期预报方法

说明书

本发明公开了一种海流影响下船舶航迹极短期预报方法，包括：试验开展；数据采集；数据存储；冗杂数据剔除；去除明显不合理的数据，并对去除不合理数据后的剩余数据进行平滑处理，利用最小二乘法对操纵性模型参数进行辨识，得到三自由度运动学模型；读取船舶航行区域内海流信息，通过船舶航速特征分布算法及航迹中心点还原法对航行区域海流速度信息进行加权平均，获取得到准确海流信息；船舶航迹极短期预报。本发明能根据船舶航迹数据建立极短期预报模型，基于船舶回转航迹和航速分布特征，提取回转试验海流方向和速度，在船舶极短期预报模型中融合海流信息与船舶响应特性，实现船舶航迹极短期分段预报，提高船舶航迹预报的准确性与航行的安全性。

技术领域

本发明属于水路交通领域，具体涉及一种海流影响下船舶航迹极短期预报方法。

背景技术

随着经济的发展，全球商船数量的持续增长，船舶操纵性能与船舶航行安全和节能息息相关，船舶操纵性是船舶安全与节能控制重要领域。

通常船舶操纵性能评估主要通过操纵运动试验进行，可分为实船试验、模型船试验、数值模拟试验三类，实船试验一般是在开阔、平静水域对实船进行Z型试验、回转试验、停船试验等，通过分析船舶航迹与操纵指令，得到船舶旋回直径、操纵指数、停船距离等参数；模型船试验一般是在船池环境对缩尺船模进行静态和动态平面运动机构试验，得到船舶操纵参数。但现有技术中船舶实际航行环境难以预测，且开展实船对实验条件和成本要求很高。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种海流影响下船舶航迹极短期预报方法，能够根据船舶航迹数据建立极短期预报模型，基于船舶回转航迹和航速分布特征，提取回转试验海流方向和速度，在船舶极短期预报模型中融合海流信息与船舶响应特性，实现船舶航迹极短期分段预报，提高船舶航迹预报的准确性与航行的安全性。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种海流影响下船舶航迹极短期预报方法，包括以下步骤：

S1、在海流环境下，进行船舶操纵性试验，以常用航行工况在测试海域内进行Z型试验和回转试验；

S2、采集船舶航行中的航行信息；航行信息包括船舶航行区域内海流信息、船舶对地速度、船舶自身定位、航行姿态数据、航行场景信息及对应的船舶控制舵角与主机转速信息；

S3、存储航行信息；

S4、剔除存储的航行信息中的冗杂数据以及与Z型试验、回转试验不相关的数据，保留Z型试验数据和回转试验数据并分组；

S5、去除Z型试验数据和回转试验数据中明显不合理的数据，并对去除不合理数据后的剩余数据进行平滑处理，利用最小二乘法对操纵性模型参数进行辨识，分别得到Z型试验数据和回转试验数据的三自由度运动学模型；读取船舶航行区域内海流信息，通过船舶航速特征分布算法及航迹中心点还原法对航行区域海流速度信息进行加权平均，获取得到准确海流信息；

S6、根据准确海流信息进行船舶航迹极极短期预报。

在S5中，利用三自由度运动学模型，结合船舶航行区域内海流信息与船舶对地速度，得到船舶轨迹极短期预报模型，对航行轨迹进行预测。

S2中航行场景信息包括采集到的船舶自身的吨位、主机转速、航速、航向、经纬度信息、当前海域的水流速流向。

S3具体为：对航行信息进行分类存储，生成船舶操纵性试验数据库。

在进行S4之前还包括对冗杂数据以及与Z型试验、回转试验不相关的数据的预剔除，预剔除的步骤具体为：

(1)筛选得到Z型试验数据与回转试验数据；

(2)分别对Z型试验数据和回转试验数据去除采样中的重复样本，在相邻时间存在完全相同的船舶状态数据；