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搜索结果: 1-3 共查到船舶与海洋工程 辨识相关记录3条 . 查询时间(0.19 秒)
随船舶和海洋技术的快速发展,对船舶数学模型提出了更高的要求,为消除试验数据中含有的噪声等不良因素,获取准确的数据用于建模,将小波阈值消噪法用于数据预处理,通过仿真对比了消噪前后辨识出的船舶模型相关参数,并将辨识结果用于耙吸挖泥船变吃水作业状态下的运动仿真,验证了小波阈值消噪在耙吸挖泥船参数辨识中的有效性。
随着人类对海洋的开发,对应于船舶数学模型的要求越来越高。为确定船舶运动模型的未知参数,首先针对船舶特点建立相应的数学模型,并提出一种并行扩展卡尔曼滤波算法,该方法通过一种并行计算使辨识效率更高,之后设计辨识实验,将得到的辨识结果进行仿真,并且与传统扩展卡尔曼辨识的结果进行对比,仿真结果表明改进的算法优于扩展卡尔曼滤波。
航行体水动力参数辨识最常用的方法是采用极大似然准则和牛顿要拉夫逊算法。但是牛顿要拉夫逊算法需要计算复杂的导数矩阵及其逆矩阵,而且对初值非常敏感。文章利用最小二乘准则结合智能优化算法对航行体水动力参数进行了辨识仿真,仿真结果表明新方法要好于常用的方法,在不同噪声水平下辨识结果的误差小于7%,而且以往无法辨识的附加质量也能辨识,同时新方法对初值几乎没有要求,也无须计算导数,极大地简化了辨识计算,有较大...

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