一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法、设备、介质及产品与流程

摘要: 本申请涉及船舶自动控制与海洋工程装备领域,特别是涉及一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法、设备、介质及产品。背景技术:1、保持或跟踪设定位置与艏向。其核心在...
一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法、设备、介质及产品与流程

本申请涉及船舶自动控制与海洋工程装备领域,特别是涉及一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法、设备、介质及产品。

背景技术:

1、保持或跟踪设定位置与艏向。其核心在于精确的数学模型,主要包括:运动学模型、动力学模型、环境干扰模型。

2、传统动力定位模型常采用三自由度(surge、sway、yaw,即纵荡、横荡、艏摇)模型,模型参数通常通过以下方式获取:1)模型试验:在拖曳水池或风洞中进行,成本高昂;2)经验公式:依据船型统计公式估算,精度有限;3)在线辨识:如递推最小二乘法(recursiveleast squares, rls)。

3、然而,现有技术存在以下缺陷:1)船舶载荷变化、吃水变化导致模型参数时变,固定参数模型易失配;2)rls等方法对噪声敏感,在低速、大漂角等非线性工况下收敛慢甚至发散;3)传统方法难以有效处理水动力的强非线性特性。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法、设备、介质及产品,可解决了传统方法依赖物理试验、无法适应参数时变和非线性的问题,使得构建的船舶动力定位三自由度数学模型始终与实际船舶动态保持一致,从而提升船舶动力定位系统的控制精度和鲁棒性。

2、为实现上述目的,本申请提供了如下方案:

3、第一方面,本申请提供了一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,包括:

4、建立船舶三自由度动力学基准模型;

5、构建神经网络辨识器;

6、以船舶的运动状态和推力历史值为输入,采用总损失函数对所述神经网络辨识器进行训练;总损失函数包含预测误差项和物理约束项;

7、采用训练好的神经网络辨识器对所述船舶三自由度动力学基准模型中的待辨识物理参数进行辨识,得到预测物理参数;

8、将所述预测物理参数代入所述船舶三自由度动力学基准模型,构建船舶动力定位三自由度数学模型。

9、第二方面,本申请提供了一种计算机设备,包括:存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现上述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。

10、第三方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。

11、第四方面,本申请提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。

12、根据本申请提供的具体实施例,本申请具有以下技术效果:

13、(1)通过神经网络辨识器实时辨识物理参数并代入基准模型,使得构建的数学模型能够随船舶实际运行状态进行实时更新,解决了模型与实际船舶动态失配的问题,保证了模型在全工况下的有效性;

14、(2)在损失函数中引入“物理约束项”,使神经网络辨识器在训练过程中学习符合物理意义的参数,不仅提高了待辨识物理参数在物理层面的可解释性和可信度,而且有效防止了因传感器噪声或异常数据导致的参数发散,从而增强动力定位系统的鲁棒性和安全性;

15、(3)利用神经网络的非线性映射能力来替代传统的线性辨识算法,能够更精确地捕捉船舶在复杂海况下的强非线性水动力特性,同时,利用“运动状态和推力历史值”作为输入,充分考虑了系统的动态记忆效应,从而提高了在低速、大漂角等复杂非线性工况下的参数辨识精度和算法收敛速度;

16、(4)直接利用实船运行数据进行在线辨识,无需进行昂贵的拖曳水池或风洞试验,也无需依赖精度有限的经验公式,降低了船舶动力定位系统的建模成本和时间周期,具有工程实用价值。

1.一种船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述船舶三自由度动力学基准模型的表达式为:

3.根据权利要求1所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述神经网络辨识器包括输入层、隐藏层和输出层;所述输入层包含12个节点,所述隐含层采用高斯径向基函数作为激活函数;所述输出层包含6个节点,且所述输出层的激活函数为线性函数。

4.根据权利要求1所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述总损失函数的表达式为:

5.根据权利要求1所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述神经网络辨识器的训练包括隐含层参数学习和输出层参数学习:

6.根据权利要求5所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述宽度参数的计算公式为:

7.根据权利要求5所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法,其特征在于,所述权值矩阵和偏置向量的更新公式为:

8.一种计算机设备,包括:存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的船舶动力定位三自由度数学模型构建方法。