[发明专利]一种海浪干扰特征参数在线辨识方法、系统及应用

说明书

本发明属于船舶航向、航迹控制技术领域，公开了一种海浪干扰特征参数在线辨识方法、系统及应用，海浪干扰特征参数在线辨识方法包括：采集船舶航向测量设备测量信号，并进行高通滤波处理，获得船舶航向高频运动分量近似值；建立高频海浪干扰分量模型，并对模型进行离散化处理，获得基于航向信号的高频海浪干扰分量辨识模型；根据高频海浪干扰分量辨识模型，采用两阶段增广随机梯度算法辨识模型参数；根据辨识得到的模型参数，计算离散模型特征根，并转换为连续时间域特征根，根据连续时间域特征根计算海浪峰值频率，实现对海浪峰值频率的在线跟踪。本发明辨识出的海浪峰值频率可以实时更新观测器和滤波器参数，提高滤波器对复杂海况的适应能力。

技术领域

本发明属于船舶航向、航迹控制技术领域，尤其涉及一种海浪干扰特征参数在线辨识方法、系统及应用。

背景技术

目前，随着经济全球化和贸易自由化的发展，航运业空前发展和繁荣，船舶作为海上运载工具向大型化和高速化发展，海上交通密度的不断加大，船舶航行安全越来越受到威胁，因此对船舶运动控制提出了更高要求。

由于海上环境存在风、浪、流等干扰因素，船舶航向受操舵和风、浪、流等干扰的影响，包括低频和高频部分。其中，低频部分由操舵和风、流和二阶波浪力引起，高频部分由海浪干扰中的一阶波浪力引起。通常高频干扰的频段高于船舶控制系统的响应频段，因此通过执行机构的响应不能实现对高频干扰的有效控制。航向滤波器能够有效滤除传感器测量信号中由高频海浪干扰引起的航向高频运动分量，减少无效操舵，从而降低能耗和执行机构磨损。

海浪峰值频率是描述海浪干扰特征的主要参数，同时也是航向滤波器设计的关键因素，滤波器性能主要取决于其对海况变化的适应能力，随着海况的变化，海浪峰值频率将会发生变化，这要求滤波器参数能够跟随海浪峰值频率的变化。传统滤波器采用低通或陷波滤波器，其滤波器截止频率根据海浪峰值频率设计为固定值，而船舶在航行过程中海况和航行状态不断变化，导致海浪峰值频率也随之不断变化，因此滤波器的适应能力较弱，导致滤波效果不理想。因此，亟需一种新的海浪干扰特征参数在线辨识方法。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：传统滤波器采用低通或陷波滤波器，船舶在航行过程中海况和航行状态不断变化，导致海浪峰值频率也随之不断变化，因此滤波器的适应能力较弱，导致滤波效果不理想。

解决以上问题及缺陷的难度为：海上环境的不可预测性及船舶操作状态的时变性导致海浪峰值频率不断变化，海浪峰值频率难以确定，航向滤波器不能有效滤除高频海浪干扰。

解决以上问题及缺陷的意义为：本发明所提出的方法能够在线辨识海浪峰值频率，并用于实时更新滤波器和观测器参数，提高航向滤波器对复杂海况的适应能力，实现对高频海浪干扰的有效滤除，从而降低控制系统无效操舵和控制能耗。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种海浪干扰特征参数在线辨识方法、系统及应用。

本发明是这样实现的，一种海浪干扰特征参数在线辨识方法，所述海浪干扰特征参数在线辨识方法包括以下步骤：

步骤一，采集船舶航向测量设备测量信号，并进行高通滤波处理，获得船舶航向高频运动分量近似值；采集用于模型参数辨识的数据；

步骤二，建立高频海浪干扰分量模型，并对模型进行离散化处理，获得基于航向信号的高频海浪干扰分量辨识模型；构建高频海浪干扰分量辨识模型；

步骤三，根据高频海浪干扰分量辨识模型，采用两阶段增广随机梯度算法辨识模型参数；执行辨识算法辨识模型参数；

步骤四，根据辨识得到的模型参数，计算离散模型特征根，并转换为连续时间域特征根，根据连续时间域特征根计算海浪峰值频率；求解连续时间域海浪峰值频率；

步骤五，在线实施步骤一至步骤四，实现对海浪峰值频率的在线跟踪；对海浪峰值频率实现在线辨识。