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    船舶操縱響應(yīng)模型參數(shù)辨識(shí)的發(fā)展趨勢(shì)分析*

    2019-12-01 21:40:50張煒靈
    艦船電子工程 2019年11期
    關(guān)鍵詞:船型航向艦船

    張煒靈 蔡 烽 霍 龍

    (海軍大連艦艇學(xué)院 大連 116018)

    1 引言

    操縱性響應(yīng)模型將舵角作為輸入,航向信息作為輸出,利用黑箱模型的思想,將航向信息作為關(guān)于舵角的響應(yīng),非常符合艦船操縱者的需求。因?yàn)槠洳倏v性指數(shù)物理意義明顯[1],K指數(shù)作為回轉(zhuǎn)性指數(shù),能直觀反映艦船的回轉(zhuǎn)性能;T指數(shù)作為應(yīng)舵性指數(shù),能直觀反映艦船舵效情況,所以在船舶操縱領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

    對(duì)于KT操縱響應(yīng)模型而言,最為關(guān)鍵問題是對(duì)于艦船操縱性指數(shù)KT的辨識(shí)。每一艘艦船的噸位不同,外形不同,操縱時(shí)的航行情況不同,都會(huì)對(duì)艦船的操縱性帶來(lái)影響。如何快速有效地辨識(shí)艦船的操縱性指數(shù)一直都是研究的熱門課題。

    2 參數(shù)辨識(shí)存在的困難

    1957年由日本的野本謙作等首先提出了計(jì)算操縱性指數(shù)KT的方法。最開始需要進(jìn)行手工作圖進(jìn)行計(jì)算,誤差較大。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展,逐漸提出了最小二乘法、回歸預(yù)報(bào)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等[2~3]系統(tǒng)辨識(shí)方法。

    系統(tǒng)辨識(shí)的優(yōu)劣主要取決于優(yōu)化函數(shù)的構(gòu)建和尋優(yōu)算法的效率。在操縱性指數(shù)辨識(shí)方面,絕大多數(shù)系統(tǒng)辨識(shí)還是基于最原始的一階和二階微分方程,優(yōu)化函數(shù)多是包含微分形式的二次型。在數(shù)據(jù)獲取的過(guò)程中航向角的誤差雖然不大,但是隨著誤差累計(jì),各階導(dǎo)數(shù)的誤差會(huì)逐漸擴(kuò)大[4],優(yōu)化函數(shù)的構(gòu)建值得進(jìn)一步斟酌。尋優(yōu)算法方面,多參數(shù)辨識(shí)存在一個(gè)固有的問題——參數(shù)相消效應(yīng)。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展,各種智能算法不斷涌現(xiàn),為參數(shù)的辨識(shí)提供了很大的幫助。

    部分學(xué)者收集了大量數(shù)據(jù),基于回歸分析對(duì)未知船型進(jìn)行操縱性指數(shù)的預(yù)報(bào),無(wú)需試驗(yàn)就能獲取到船舶的操縱性指數(shù),十分方便。日本學(xué)者野本謙作在文獻(xiàn)[5]中給出了K′T′預(yù)報(bào)圖譜和K—T相關(guān)圖,但圖譜不太直觀,也沒反映各參數(shù)的單獨(dú)影響。后來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者洪碧光、于洋和李宗波等基于回歸分析,給出了K′,T′的估算公式,對(duì)操船者有一定的指導(dǎo)意義。但由于船型數(shù)據(jù)有限,回歸分析給出的經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)船型的依賴性太強(qiáng)。

    3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    為了能快速有效地計(jì)算船舶操縱性指數(shù),國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了多方面的研究。目前的主要的辨識(shí)方法有Z形試驗(yàn)計(jì)算方法和基于回歸分析的經(jīng)驗(yàn)公式估算方法。

    3.1 Z形試驗(yàn)計(jì)算方法

    Z形操縱試驗(yàn)最早是由英國(guó)人Kempf于1943年首先提出,主要用于衡量船舶的機(jī)動(dòng)性能。1957年野本謙作等分析了Z形試驗(yàn)結(jié)果,首先提出了計(jì)算操縱性指數(shù)KT的方法[1]。孫文強(qiáng)[6]基于“鄭和”輪Z形試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征點(diǎn)積分處理的方式計(jì)算了該船在10°舵角下的KT指數(shù),并討論了在越階操舵情況下船舶的運(yùn)動(dòng)性能和KT指數(shù)的關(guān)系,為操縱者提供了一定的參考。

    3.2 系統(tǒng)辨識(shí)方法

    辛元?dú)W和俞勝芬[7]將KT方程進(jìn)行了離散化處理,利用自回歸模型的最小二乘解方法建立了一階和二階KT操縱性響應(yīng)方程的辨識(shí)模型,并利用并行處理的方式分別辨識(shí)的操作性指數(shù)。鄒早建等[8]學(xué)者為了避免參數(shù)相消效應(yīng),在辨識(shí)過(guò)程中采用分步辨識(shí)的方式,先用定?;剞D(zhuǎn)試驗(yàn)辨識(shí)回轉(zhuǎn)特性參數(shù)K和α等,再利用Z形試驗(yàn)辨識(shí)時(shí)間常數(shù)T1,T2和T3。

    趙月林等[9]學(xué)者將深水中的操縱響應(yīng)方程應(yīng)有于淺水,對(duì)6條船進(jìn)行了Z形試驗(yàn)?zāi)M說(shuō)明了淺水模型的有效性,并分析了淺水環(huán)境下操縱性指數(shù)的變化規(guī)律。

    劉明俊等[10]學(xué)者在傳統(tǒng)辨識(shí)的基礎(chǔ)上提出了用曲線擬合的分析方法,優(yōu)化了離散數(shù)據(jù)的處理方式,改進(jìn)了傳統(tǒng)的作圖計(jì)算辨識(shí)方法。

    張顯庫(kù)等[11]學(xué)者建立了較為簡(jiǎn)易的非線性船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型,用非線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型做船舶回轉(zhuǎn)試驗(yàn),辨識(shí)出船舶的操縱性指數(shù),并在此基礎(chǔ)上分析了航速對(duì)于KT指數(shù)的影響,即K關(guān)于航速呈線性正相關(guān),T關(guān)于航速呈線性逆關(guān)系。

    近年來(lái),嶺回歸技術(shù)的出現(xiàn)有效解決了最小二乘解對(duì)于參數(shù)估計(jì)初值的依賴性問題,極大地促進(jìn)了最小二乘法的發(fā)展。Yoon等[12]應(yīng)用嶺回歸技術(shù)結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn),進(jìn)行了船舶操縱性運(yùn)動(dòng)建模的研究。羅偉林等[13]應(yīng)用嶺回歸技術(shù),考慮了阻尼因子,改善了辨識(shí)結(jié)果對(duì)估計(jì)初值的依賴性問題。

    由于目前系統(tǒng)辨識(shí)過(guò)程中,絕大多數(shù)的優(yōu)化函數(shù)都需要對(duì)航向信息進(jìn)行差分處理,存在誤差累計(jì)的問題,影響了辨識(shí)的精度。鄭文龍和肖昌潤(rùn)[4]利用差分進(jìn)化法引入到操縱性指數(shù)的辨識(shí)過(guò)程,采用積分的方法獲取辨識(shí)所需要的數(shù)據(jù),有效提高了辨識(shí)的精度。

    QIN Y[14]在航向的廣義預(yù)測(cè)控制中使用最小二乘推法對(duì)操縱響應(yīng)模型中的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),HU Y[15]將P型迭代學(xué)習(xí)率引入到了最小二乘遞推算法中,將其應(yīng)用到船舶操縱響應(yīng)方程中,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在線辨識(shí)的有效性和收斂性。謝朔等[16]提出基于多新息最小二乘法的船舶二階非線性響應(yīng)型模型參數(shù)辨識(shí)方法。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下比較驗(yàn)證了該方法能在滿足精度需求的情況下加快收斂速度,進(jìn)行快速辨識(shí)。

    3.3 回歸分析估算方法

    李宗波等[17]搜集了油船、雜貨船、散貨船等43艘不同船型的KT指數(shù),列出了船型參數(shù),利用SPSS軟件對(duì)實(shí)船試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,將船型數(shù)據(jù)中非線性因素的影響考慮在內(nèi),構(gòu)造了四元二階多項(xiàng)式回歸模型,對(duì)船型數(shù)據(jù)進(jìn)行了逐步回歸分析,給出了兩個(gè)最優(yōu)回歸方程。

    張顯庫(kù)和李元奎[18]基于SPSS軟件的相關(guān)分析采用多項(xiàng)式回歸的方式對(duì)59艘船舶的操縱性指數(shù)進(jìn)行了分析,得出了關(guān)于K′、T′值的估算公式。將船型信息考慮在內(nèi),構(gòu)建了四元二階多項(xiàng)式,使得回歸方程更加具有普遍性,對(duì)艦船操縱者掌握艦船的操縱性能有一定的實(shí)用價(jià)值。

    3.4 其他辨識(shí)方法

    介于開展Z形試驗(yàn)需要較為開闊的水域,獲取數(shù)據(jù)之后還需要較大的計(jì)算量,張彬等[19~20]根據(jù)船舶轉(zhuǎn)向到新航向距離Dnc的計(jì)算公式,運(yùn)用數(shù)學(xué)方法推導(dǎo)出操縱性指數(shù)K、T值的簡(jiǎn)易計(jì)算方法,并防止驗(yàn)證了在大舵角情況下簡(jiǎn)易方法計(jì)算的KT值比Z形試驗(yàn)法的數(shù)值精度要高。

    寧方鑫等[21]利用船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)數(shù)據(jù)進(jìn)行了操縱性指數(shù)的辨識(shí)。篩選合適的ROT值航段,通過(guò)船載航行數(shù)據(jù)記錄儀(VDR)數(shù)據(jù)獲取船舶在該航段航向時(shí)的舵角數(shù)據(jù)。運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí),得到船舶在當(dāng)前航向狀態(tài)才的船舶操縱性指數(shù)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    近年來(lái),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,操縱性參數(shù)辨識(shí)的精度有了很大的提升,辨識(shí)速度也越來(lái)越快。但目前辨識(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)源多是平靜海況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。Abkowitz模型和MMG模型已經(jīng)逐漸在風(fēng)浪環(huán)境下得到了應(yīng)用,KT操縱響應(yīng)模型勢(shì)必也需要向風(fēng)浪環(huán)境下的操縱性進(jìn)行發(fā)展,因此在風(fēng)浪環(huán)境下的操縱性指數(shù)的辨識(shí)將會(huì)成為新的難點(diǎn)和突破點(diǎn)。

    目前存在的辨識(shí)過(guò)程中,優(yōu)化函數(shù)多包含微分形式的二次型??紤]到風(fēng)浪環(huán)境下艦船的操縱性會(huì)實(shí)時(shí)受到環(huán)境的影響,在平靜海況下的實(shí)船數(shù)據(jù)甚至都存在一定的波動(dòng),風(fēng)浪環(huán)境下數(shù)據(jù)的波動(dòng)只會(huì)更大。將波動(dòng)過(guò)大的數(shù)據(jù)代入到以微分形式構(gòu)建的最優(yōu)函數(shù)顯然是不合適的。風(fēng)浪環(huán)境下操縱性辨識(shí)過(guò)程中優(yōu)化函數(shù)值得進(jìn)一步研究。

    隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,操縱響應(yīng)方程在靜水中廣泛應(yīng)用之后,會(huì)逐漸向風(fēng)浪環(huán)境下艦船操縱性研究方面發(fā)展。

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