卡尔曼滤波器在船舶运动模型参数辨识中的应用

0 引 言
在现代船舶设计中，由于汇集了众多的运动控制 设备，每种设备之间不可避免存在众多的干扰，因此 一般会采用滤波算法，提高控制信号传输的准确度 [1]。 本文建立船舶的动力学模型，并设计多种运动辨识参 数，然后采用卡尔曼滤波对有效的运动参数进行滤 波。最后通过仿真软件对众多的运动参数进行分析。
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∑
¯ V x ∆V x + X ¯ Vy ∆Vy + X ¯ Vz ∆Vz + X ¯ ω x ∆ω x + ∆F x = X ¯ A1 ∆A1 + ¯ ωy ∆ωy + X ¯ ωz ∆ωz + X ¯ φ7 ∆φ7 + X X ¯ B1 ∆ B1 + X ¯ φT ∆φT 。 X (3)
型时，需要考虑船舶在三维方向上的力学分布和运动 速度分布，模型为：
收稿日期 : 2017 – 04 – 29 作者简介 : 熊辉 (1975 – ) ，男，硕士，讲师，研究方向为计算机技术。
第 39 卷
熊 辉：卡尔曼滤波器在船舶运动模型参数辨识中的应用 采用拉格朗日变换，得到 L = K − P ，即
L = K − P = K1 + K2 + Kv − P1 − P2 。
(12)
对上述的拉格朗日算子进行微分计算，可以得到 船舶运动的微观变化量，从而可以进行下一步的滤波 计算。其中主要微分方程为：
关键词： 卡尔曼 ；运动参数 ；滤波提取 中图分类号： U661.33 文献标识码： A 文章编号： 1672 – 7619(2017)6A – 0052 – 03 doi： 10.3404/j.issn.1672 – 7619.2017.6A.017
Application of Kalman filter in parameter identification of ship motion model
(1)
其中 F x ， F y 和 F z 分别为船舶在水平面和垂直面的受 力。下面以水平面的受力为例，对多重合理的大小进 行分析，其中 x 轴方向的受力为：
∑
¯ Vx Vx + X ¯ Vy Vy + X ¯ Vz Vz + X ¯ ωx ωx + X ¯ ωy ωy + Fx = X ¯ A1 A1 + X ¯ B1 B1 + X ¯ ωz ωz + X ¯ ϕ7 ϕ7 + X ¯ ϕT ϕT 。 (2) X
摘 要 : 船舶航行在广阔洋面时，由于速度极快，因此具有很好的机动性，但遇到恶劣天气时，会面临很大
的控制难题，尤其是控制信号的传递和导航数据的传输过程中会面临较强的干扰问题。本文主要研究船舶运动模型 参数的辨识问题，采用卡尔曼滤波器对输入信号进行处理，能够主动分离出有用信号和噪声信号。在滤波过程中， 通过对滤波参数进行提取，能够提高滤波效率，显著改善了船舶运动控制的水平。
1 船舶动力学模型
通过建立船舶运动的坐标系，能够直观地分析在 各种情况下船舶的力学特性
[2– 4]
¯ Vx ， X ¯ Vy ， … X ¯ ϕ7 为 船 舶 本 身 受 到 的 相 关 控 制 其中：X
量，其值的大小主要受到海洋环境的影响。 为了提升动力分析的准确度，需要对受力情况作 微分变换，从而得到在动态变化环境下的船舶受力情 况。船体遭受的水体扰动函数为： ，在建立运动动力学模
) ( ˙ x + Vz wy − Vy wz + mg sin ϑ = F x ， m V ) (˙ m V + V w − V w + mg cos ϑ cos γ = Fy ， y x z z x ( ) m V ˙ z + Vy w x − V x wy − mg cos ϑ sin γ = Fz ，
XIONG Hui (Changjiang Career Technical College, Wuhan 430074, China) Abstract: When the ship sails in the vast ocean surface, it is very flexible and flexible, but it will face great control problems when encountering bad weather, especially the transmission of control signals and the transmission of navigation data. Will face a strong interference problem. In this paper, the problem of identification of ship motion model parameters is studied, and the input signal is processed by Kalman filter, and the useful signal and noise signal can be separated. In the process of filtering, the filtering parameters can be extracted, which can improve the filtering efficiency and improve the level of ship motion control. Key words: Kalman；motion parameter；filter extraction
第 39 卷 第 6A 期 2017 年 6 月
舰 船 科 学 技 术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
wenku.baidu.com
Vol. 39, No. 6A Jun. , 2017
卡尔曼滤波器在船舶运动模型参数辨识中的应用
熊 辉
(长江职业技术学院，湖北 武汉 430074)