一种操纵响应方程参数向量并行估计方法与流程

本发明属于操纵性模型参数估计技术领域，具体涉及一种应用在舰船或波浪滑翔器航向过程中的操纵响应方程参数向量并行估计方法。

背景技术：

在研究舰船的艏向控制问题时，其艏摇运动是我们最为关心的自由度，而其他运动如横摇、纵摇等并不是主要的影响因素。研究领域内学者将舵角作为系统输入，将艏摇响应作为系统输出，建立船舶操纵响应方程，也称为kt方程，为舰船艏向控制运动的研究提供极大便利，其他因素如环境干扰、各自由度运动之间的耦合等对于舰船操纵响应的影响均体现为舰船操纵响应方程中参数的变化。尽管舰船操纵响应方程中参数在理论上可通过船体物理参数(如质量，转动惯量)、水动力系数等计算得出，然而在实际应用中常常采用通过真实试验数据进行辨识的方式获得。

以上这些方法需要首先进行船舶操纵性试验，采集大量试验数据，通过离线处理的方式估计出一组操纵性参数。然而，舰船的操纵性参数在不同的工况下均有差别，如不同航速、不同吃水、不同环境干扰等，因此想获得各个工况下的操纵性参数将是庞大的工作。

本发明提供了一种操纵响应方程参数向量并行估计方法，适用于舰船及波浪滑翔器，将舰船或波浪滑翔器响应方程中的多个需要估计的参数视为参数向量，在航行过程中实时修正该参数向量，并行估计多个操纵性参数，获取实时变化的操纵性参数，实时修正的操纵性模型能够广泛应用于滤波方法、控制算法的研究中，本发明相比已有技术在快速性、便利性等方面具有显著优势。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种操纵响应方程参数向量并行估计方法，适用于舰船或波浪滑翔器，在航行过程中实时修正参数向量，获取实时变化的舰船或波浪滑翔器操纵性参数。

本发明的目的是这样实现的：

本发明提出了一种操纵响应方程参数向量并行估计方法，主要包括以下步骤：

(1)设置参数向量p与状态向量y；其中，参数向量p为列向量，包括操纵响应方程中所有待估参数，状态向量y为列向量，满足p^ty＝r，其中，p^t为参数向量p的转置，r为转艏角速度；

(2)设置准则函数其中，为当前时刻参数向量p的估算值，为上一时刻参数向量p的估计值，μ为权重系数且μ＞0；

(3)对准则函数j关于求极小值，加入步长因子λ，递推修正其中，λ为步长因子且λ＞0；

(4)返回步骤(3)，直至收到估计过程结束指令。

进一步的，所述的操纵响应方程为一阶方程。

优选的，所述的操纵响应方程为一阶线性kt方程其中，t和k为需要估计的操纵性参数，r为转艏角速度，为转艏角加速度，δ为舵角，则参数向量p＝[t,k]^t，状态向量

优选的，所述的操纵响应方程为一阶非线性kt方程其中t、k和α为需要估计的操纵性参数，r为转艏角速度，为转艏角加速度，δ为舵角，则参数向量p＝[t,k,α]^t，状态向量

进一步的，所述的参数向量p与状态向量y，二者中元素的次序可按照相同的规则进行位置调换。

优选的，所述的参数向量并行估计方法适用于舰船操纵响应方程。

优选的，所述的参数向量并行估计方法适用于波浪滑翔器操纵响应方程。

优选的，所述的波浪滑翔器操纵响应方程参数向量并行估计方法包括浮体操纵响应方程参数向量并行估计方法和潜体操纵响应方程参数向量并行估计方法，二者并行运行。

优选的，所述的浮体操纵响应方程中使用浮体等效舵角δ^f，满足关系δ^f＝ψ⁰×sin(ψ^g-ψ^f)，其中，ψ⁰为固定角度，ψ^g为波浪滑翔器中潜体的艏向，ψ^f为波浪滑翔器中浮体的艏向。

优选的，所述的潜体操纵响应方程中使用潜体等效舵角δ^g，满足关系δ^g＝δ^r，其中，δ^r为潜体上转动舵的舵角。

本发明的有益效果在于：本发明提供了一种操纵响应方程参数向量并行估计方法，适用于舰船及波浪滑翔器，将舰船或波浪滑翔器操纵响应方程中所有需要估计的操纵性参数整合为一个参数向量，在舰船或波浪滑翔器航行过程中实时修正该参数向量，同时修正所有需要估计的操纵性参数，使得参数估计过程具有实时方便快捷的有益效果；利用本发明进行参数估计得到的实时修正的舰船或波浪滑翔器操纵性模型能够广泛应用于自适应滤波、控制算法的研究中。

附图说明

图1为本发明中应用于舰船的一种操纵响应方程参数向量并行估计方法的流程图；

图2为本发明中波浪滑翔器示意图；

图3为本发明中应用于波浪滑翔器的一种操纵响应方程参数向量并行估计方法的流程图；

图4为本发明中波浪滑翔器的角度示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

实施例1

结合图1，本发明提出了一种适用于舰船的操纵响应方程参数向量并行估计方法，该方法的步骤为：

步骤(1)根据舰船操纵响应方程设置参数向量p与状态向量y；所述参数向量p为列向量，包含所述舰船操纵响应方程的所有需要估计的参数；所述状态向量y为列向量，使得所述舰船操纵响应方程等价于p^ty＝r，其中r为舰船的转艏角速度；

步骤(2)设置准则函数，所述准则函数包括：传感器测得的实际舰船转艏角速度r与参数向量的转置与状态向量相乘估算的舰船转艏角速度p^ty之差的平方、当前时刻参数向量的估计值与上一时刻参数向量的估计值之差的模的平方，其中，所述的“上一时刻”指所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法的上一个计算周期，传感器测得的实际舰船转艏角速度与参数向量的转置与状态向量相乘估算的舰船转艏角速度之差的平方、当前时刻参数向量的估计值与上一时刻参数向量的估计值之差的模的平方的相对权重均由权重系数μ调节，所述权重系数μ大于0；即所述准则函数

步骤(3)所述准则函数j关于当前时刻参数向量的估计值求极小值，加入步长因子λ，递推修正当前时刻参数向量的估计值所述步长因子λ大于0；

步骤(4)返回步骤(3)，直至收到估计过程结束指令。

所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法，其中所述的舰船操纵响应方程为一阶方程。

所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法，其中所述的一阶方程为一阶线性kt方程其中t和k为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，为舰船转艏角加速度，δ为舵角，则参数向量p＝[t,k]^t，状态向量

所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法，其中所述的一阶方程为一阶非线性kt方程其中t、k和α为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，为舰船转艏角加速度，δ为舵角，则参数向量p＝[t,k,α]^t，状态向量

所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法，其中所述的参数向量p与状态向量y，二者中元素的次序可按照相同的规则进行位置调换。即，所述的一阶方程为一阶线性kt方程则参数向量p＝[t,k]^t，状态向量或参数向量p＝[k,t]^t，状态向量所述的一阶方程为一阶非线性kt方程则参数向量p＝[t,k,α]^t，状态向量或参数向量p＝[t,α,k]^t，状态向量或参数向量p＝[k,t,α]^t，状态向量或参数向量p＝[k,α,t]^t，状态向量或参数向量p＝[α,t,k]^t，状态向量或参数向量p＝[α,k,t]^t，状态向量以上组合方式也在本发明保护范围之内。

实施例2

与实施例1相同，其区别在于：

本发明提出的一种操纵响应方程参数向量并行估计方法还适用于波浪滑翔器。图2为波浪滑翔器的结构组成。波浪滑翔器由漂浮于水面的浮体1、位于水下的潜体2、连接浮体1和潜体2的柔链3构成。安装于潜体尾部的转动舵4提供潜体2的转艏力矩，柔链3的拉力驱动浮体1转向。

结合图3，本发明提出的一种适用于波浪滑翔器的操纵响应方程参数向量并行估计方法包括浮体操纵响应方程参数向量并行估计方法和潜体操纵响应方程参数向量并行估计方法，二者并行运行；其中，所述的浮体操纵响应方程参数向量并行估计方法的步骤的即为所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法的步骤；计算过程中令浮体等效舵角δ^f为潜体与浮体艏向差的正弦值与一固定角度的乘积，即δ^f＝ψ⁰×sin(ψ^g-ψ^f)，ψ^g与ψ^f分别为波浪滑翔器的潜体和浮体的艏向，ψ⁰为一固定角度，例如可取为90度；这是因为波浪滑翔器的浮体并无独立的转动舵，浮体的转艏运动来源于柔链的拉力，该柔链拉力对于浮体转艏的力臂近似与潜体与浮体艏向差的正弦值呈线性关系，进一步地将潜体与浮体艏向差的正弦值与以固定角度乘积作为浮体等效舵角，将使得浮体等效舵角在量纲与数值大小上与传统舰船舵角定义更加接近。所述的潜体操纵响应方程参数向量并行估计方法的步骤即为所述的一种舰船操纵响应方程参数向量并行估计方法的步骤；在计算过程中令潜体等效舵角δ^g为安装于潜体的转动舵的舵角δ^r，即δ^g＝δ^r，这是因为柔链与潜体的连接点接近于潜体中心，从而忽略柔链拉力对潜体转艏运动的影响。波浪滑翔器浮体艏向角ψ^f、潜体艏向角ψ^g、安装于潜体的转动舵的舵角δ^r如图4所示。

以上所述的适用于舰船或波浪滑翔器的一种操纵响应方程参数向量并行估计方法的步骤中，所述的各个步长因子与权重系数由本领域技术人员依据经验设置；所述参数估计算法中舰船的角速度、角加速度，波浪滑翔器的浮体与潜体的艏向、转艏角速度、转艏角加速度等由舰船和波浪滑翔器的浮体和潜体上安装的传感器如罗经、惯导等直接测量得到，或在直接测量的数据基础上通过数据处理间接得到，例如由传感器直接测量得到艏向角，并通过数值微分获得转艏角速度和转艏角加速度；在舰船或波浪滑翔器航行过程中按照人为设定的操舵规律进行操舵，因此对于舰船而言，舵角是已知的；对于波浪滑翔器而言，安装于潜体的转动舵的舵角是已知的；波浪滑翔器的浮体和潜体的等效舵角由已知的潜体转动舵舵角和艏向传感器测得的浮体和潜体的艏向角计算得到。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。