国防科技工业技术基础科研项目(41314020201)
- 作品数：3 被引量：8H指数：3
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- 基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识被引量：3
- 2010年
- 针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识。对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行。
- 戴运桃赵希人刘利强
- 关键词：参数辨识粒子群优化
- 基于径向基函数网络的船舶非线性参数模型建模被引量：3
- 2006年
- 船舶在航行中受到各种随机扰动,为了实时控制船舶运动姿态,需建立一个基于航速、海情和航向角实时变化的三维智能化运动模型.文中以某水面舰艇为研究对象,利用典型航速、航向角、海情下水池实验测量的数据算得水动力参数,基于径向基函数神经网络(RBF)算法,逼近三维空间各水动力参数的非线性函数,从而得到随航速、海情和航向角自适应变化的船舶运动非线性参数模型.仿真结果表明,径向基函数神经网络学习算法可以快速、精确地建立非线性参数模型.所建模型误差小于2%,该模型可用于船舶控制,使LQG减横摇控制效果提高41.6%.
- 杨雪晶赵希人
- 关键词：径向基函数网络船舶横向运动
- 基于分阶段搜索连续蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识被引量：3
- 2010年
- 提出了一种分阶段搜索的连续蚁群算法,并成功应用于求解船舶纵向运动参数辨识问题。首先将船舶纵向运动的参数辨识问题转化为参数空间非线性优化问题,然后在优化问题求解过程中,依据待辨识参数对待优化问题影响的大小,将所有参数进行动态分组,依据影响由大到小的顺序,利用连续蚁群算法依次对各组参数进行寻优,确定各组参数的范围,最后对所有参数进行小范围精细搜索,从而使算法最终收敛到最优解。求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶纵向运动水动力参数,验证了算法的有效性。
- 戴运桃赵希人刘利强
- 关键词：参数辨识
