| 基于PSO的船体动态变形模型参数在线辨识 |
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| 引用本文： | 于东康,杨功流,谢祖辉.基于PSO的船体动态变形模型参数在线辨识[J].导航与控制,2019,18(6):71-79. |
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| 作者姓名： | 于东康 杨功流 谢祖辉 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191 |
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| 基金项目： | 联合实验室开放基金(编号：FOM2014OF018） |
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| 摘 要： | 在船体变形测量领域，惯性量匹配法凭借其高精度、易实现的优点成为了时下的研究热点。详细介绍了角速度匹配法进行船体变形角估计的原理，针对算法中动态变形模型（二阶Markov）参数难以确定的问题，推导了两套INS的角增量输出差值与动态变形角之间的关系，建立了利用角增量差值的自相关函数进行求参的理论依据。在求参工具上选择了粒子群算法，借助指数衰减正弦信号的形式建立算法模型，并且合理设置算法参数，最终形成一套完整的在线辨识方案。仿真实验证实，该方案能够实现动态变形模型参数的精确辨识，辨识精度较高，且SNR门限低。最终的变形角估计结果表明，结合该参数辨识算法，船体变形角估计误差可控制在10″左右，证明了该方法的可行性。
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| 关 键 词： | 船体变形测量 动态变形角 角速度匹配 Markov模型 参数辨识 粒子群算法 |
Online Estimation of Ship Dynamic Flexure Model Parameters Based on Particle Swarm Optimization |
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| YU Dong-kang,YANG Gong-liu and XIE Zu-hui.Online Estimation of Ship Dynamic Flexure Model Parameters Based on Particle Swarm Optimization[J].Navigation and Control,2019,18(6):71-79. |
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| Authors: | YU Dong-kang YANG Gong-liu and XIE Zu-hui |
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| Affiliation: | School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191,School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191 and School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ship deformation measurement dynamic deformation angle angular velocity matching Markov model parameters estimation PSO algorithm |
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