船舶横摇运动时间序列的分析、建模与预报研究

《船舶横摇运动时间序列的分析、建模与预报研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中文摘要摘要船舶航行时，由于风浪等干扰的影响会产生各种摇荡运动，其中横摇运动对船的危害最大。剧烈的横摇运动，严重地影响船员的舒适感和安全：使航速降低、主机工况变坏、船的稳定性降低，甚至可能导致翻船。因此，如何稳定船的横摇运动状态，一直是人们关注的课题。减小船舶横摇是目前船舶运动控制领域的重要课题之一。本文以船舶横摇运动作为研究对象，对于船舶的横摇运动时间序列的建模仿真及其预报进行了深入的研究。要研究船舶的横摇运动，需要研究海浪对船舶的影响，海浪是船舶横摇的主要原因，建立理想实用的海浪扰动数学模型，是进行船舶横摇

2、运动研究的基础条件。出于船舶横摇具有非常复杂和不确定的非线性特性【1l，建立精确的横摇运动数学模型是非常困难的。船舶横摇运动的有效准确预报已成为一个很重要的课题，它对于提高船舶的耐波性和适航性具有重要的意义。本课题正是基于上述思想和内容进行研究的。本文分别基于ARMA模型、双向差分、灰色周期外延、周期叠加与周期提取—_ANFIS组合模式的方法对船舶横摇运动时间序列的预报进行了比较，提出了基于周期提取一ANFIS组合模式的船舶横摇运动的仿真及其预报的方法。首先基于周期提取的方法，从原始的时间序列中提取信号的特征周

3、期，然后将提取出的周期波作为ANFIS模型的输入，再利用ANFIS模型进行多步预报。这种方法即把握了横摇运动的周期特征信号，也可降低预报难度，并实现了长期预报。仿真实验取得了良好的效果，具有较高的精度。它也能够克服传统ARMA模型、双向差分应用于船舶横摇运动时间序列预报中的一些缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。关键词：船舶横摇运动；周期叠加；ANFIS神经网络英文摘要Shiprollingtimeseriesanalysis，modelingandpredictionAbstractWhensai

4、linginthesea,duetotheimpactofstormsandotherinterference，shipwillhavevariousmovements．Seriousrollmotionhasplayedallimportantroleforreducingshipbehaviorsinwaves，deterioratingoperationallife-spanofship，reducingworkconditionsofequipmentandreducingtheship’Sstabil

5、ity．Therefore，stabilizingtheshiprollingmotionhasbeentheimportantsubject．Reducingshiprollmotionisoneoftheimportanttasksinshipmotioncontr01．Shiprollingasaresearchobject，thepapermainlystudiestheshiprollmotion’Ssimulationandtimeseriesprediction．Tostudytheshiprol

6、lingmotion，Itneedstostudytheimpactofthewavesontheship．Wavesisthemainreasonintheshiprollmotions，itisnecessarytobuildaneffectivemathematicmodelofwavesintheresearchoftheshiprolling．Duetorandomicityandnonlinearoftheshiprollmotion，itisextraordinarydifficultytogai

7、nexactrollmotionmodel．Rollmotionpredictionhasbecomeaveryimportantissue．Itisofgreatsignificancetoenhancetheship’Sseaworthiness．Thepaperisbasedontheabovetheissuetostudy．Inthispaper,winlvarietiesofmethodscomparin舀forexampleARMAmodel，bi-directionaldifferential，g

8、reycycleextension，andthecyclestackextractioncycle—ANFIScombinationmodality,aeompositivepredictionapproachoftherollmotiontimeseriesforecasting,basedonextractioncycleandANFISmodelispresentedinthet