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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

更新时间：2019-11-22 07:36:20 大小：503K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：参数辨识 粒子群优化水动力参数纵向运动 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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。

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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.pdf 503K

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第 卷第  
ꢁ4  
期
船舶力学  
Journal of Ship Mechanics  
ꢁ-2  
Volꢀꢁ4 Noꢀꢁ-2  
Febꢀ 20ꢁ0  
年 月  
2
20ꢁ0  
文章编号  
：
（ ）  
ꢁ007-7294 2ꢃꢁꢃ ꢃꢁ-ꢃꢃ44-ꢃ7  
基于改进粒子群优化算法的  
船舶纵向运动参数辨识  
，
a b b  
戴运桃 赵希人 刘利强  
b
，
，
哈尔滨工程大学  
理学院  
自动化学院 哈尔滨  
，
（
；
）
150001  
a.  
b.  
摘要 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  
，
。
关键词 参数辨识 粒子群优化 水动力参数 纵向运动  
：
；
；
；
中图分类号  
文献标识码  
：
：
A
U661ꢀ32  
Parameter identification of ship vertical motions using  
improved particle swarm optimization  
，
a b b  
DAI Yun-tao , ZHAO Xi-ren , LIU Li-qiang  
b
(aꢀ College of Science; bꢀ College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin ꢁ5000ꢁ, China)  
：
Abstract An improved PSO is proposed to solve the problem that PSO is easily trapped in the local mini-  
maꢀ The improved PSO is applied in the parameter identification of ship vertical motionsꢀ The verification of  
parameter identification shows that the improved PSO has higher convergence speed and stabilityꢀ After the  
parameter identification, the error between calculating results of hydrodynamic model and the experiment da-  
ta is in the acceptable rangeꢀ The state of vertical motions fits well to the theoretical calculation from exper-  
imentꢀ The identification algorithm is effectiveꢀ  
Key words: parameter identification; particle swarm optimization (PSOꢂ; hydrodynamic parameter;  
vertical motions  
引 言  
1
水动力参数是船舶操纵设计的重要参数 但是有些参数难以用实验方法获得 而理论计算值和实  
，
，
验值都与实航实验有较大区别 因此 水动力参数的获得一般都是应用系统辨识技术 从船舶的运动  
。
，
，
状态观测数据中辨识出来 从而直接建立船舶的水动力参数和运动状态之间的数学模型 水动力参数  
，
。
[ꢁ]  
[2]  
辨识方法一般采用经典的辨识方法如极大似然辨识方法 和预报误差法 等 但由于纵向运动状态对  
。
阻尼力和力矩等参数不敏感 灵敏度非常低 而常规辨识算法对灵敏度较低的参数是非常难以求解到  
，
，
收稿日期  
：
2ꢃꢃ9-ꢃ2-ꢃ5  
基金项目 国防科学技术工业委员会基础研究基金资助项目  
：
ꢀ
ꢁ
4ꢁ3ꢁ4ꢃ2ꢃ2ꢃꢁ  
作者简介 戴运桃  
：
女 哈尔滨工程大学博士生 研究方向为系统分析与建模 赵希人  
ꢂ
ꢁ，  
，
，
；
（
ꢁ，  
ꢁ980-  
ꢁ940-  
男 教授 博导 研究方向为系统建模 预报及随机控制  
，
，
，
，
。

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