海浪中非平穩(wěn)非線性艦船運(yùn)動在線預(yù)報研究.pdf

1、由于受到海洋風(fēng)、浪、流等環(huán)境因素的影響，艦船會不斷產(chǎn)生六個自由度的搖蕩運(yùn)動，對艦船海上作業(yè)造成嚴(yán)重威脅。艦船運(yùn)動在線預(yù)報能夠?qū)崟r地估計艦船未來幾秒到幾十秒內(nèi)的運(yùn)動姿態(tài)，為艦船海上作業(yè)的精確控制和最優(yōu)作業(yè)時機(jī)的選擇提供決策信息，進(jìn)而提高海上作業(yè)的安全性和效率。
　　艦船運(yùn)動在線預(yù)報中，時長在幾秒以內(nèi)的預(yù)報稱為極短期預(yù)報，通常用于海洋作業(yè)的精確控制；而時長在十秒到幾十秒的預(yù)報一般應(yīng)用于海上作業(yè)時機(jī)優(yōu)選，稱為安穩(wěn)期預(yù)報。
　　時間

2、序列分析是極短期預(yù)報方法的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的極短期預(yù)報方法基于假定的時間序列模型如自回歸模型、自回歸滑動平均模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。本文基于海洋浮體在波浪中運(yùn)動的記憶特性，創(chuàng)新性地提出了一種波浪效應(yīng)自回歸（WEAR）預(yù)報模型，在保證預(yù)報精度的同時，大幅提高了模型辨識效率，降低了預(yù)報結(jié)果對采樣頻率的敏感性。
　　針對實際艦船運(yùn)動中存在的非線性非平穩(wěn)性特征，研究分析了傳統(tǒng)傅里葉分析方法的不足，引入了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）及Hilbert-Hu

3、ang變換對非線性非平穩(wěn)信號進(jìn)行處理，并基于EMD方法展開分析了非線性非平穩(wěn)特征對極短期預(yù)報模型的影響。結(jié)果表明：非線性特征是導(dǎo)致線性模型預(yù)報結(jié)果中產(chǎn)生幅值偏差的主要因素，而非平穩(wěn)特性則是引起線性模型和非線性模型預(yù)報結(jié)果中產(chǎn)生相位偏差的主要因素。且非線性非平穩(wěn)特征對模型預(yù)報性能的影響與預(yù)報時長有關(guān)，當(dāng)時長較短時，非線性是引起預(yù)報誤差的主要因素，而隨著預(yù)報時長的增加，非平穩(wěn)性對預(yù)報誤差的影響逐漸增強(qiáng)，當(dāng)時長超過一定的閥值后，非平穩(wěn)性影響成

4、為引起預(yù)報誤差的主要成分。
　　EMD方法能夠有效處理時間序列中的非線性非平穩(wěn)性特征，在預(yù)報模型中引入EMD處理是提高非線性非平穩(wěn)艦船運(yùn)動預(yù)報精度的重要手段。但預(yù)報過程中，在線EMD處理通過克服非線性非平穩(wěn)性為預(yù)報結(jié)果帶來預(yù)報精度增益的同時，也引入了在線端點效應(yīng)，引起預(yù)報精度損失。這種預(yù)報精度損失表現(xiàn)為預(yù)報時歷結(jié)果的不光滑、局部存在明顯“跳躍”。當(dāng)預(yù)報精度損失大于預(yù)報精度增益時，引入在線EMD處理會使預(yù)報結(jié)果變差。為了抑制在線端點

5、效應(yīng)所引起的預(yù)報精度損失同時提高在線分解的實時性，本文創(chuàng)新性地提出了一種中值回歸經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（MREMD）方法。研究結(jié)果表明：相比于傳統(tǒng)EMD方法，MREMD方法在保證分解精度的同時具有更高的分解效率，有效改善了分解過程中的端點效應(yīng)，在線預(yù)報結(jié)果的精度得到明顯提高。
　　針對安穩(wěn)期預(yù)報問題，文中基于時間序列方法展開研究。相比而言，安穩(wěn)期預(yù)報更關(guān)注艦船運(yùn)動的幅值范圍而不是準(zhǔn)確運(yùn)動時歷，但其對預(yù)報時長的要求較高，一般在10~15秒以上