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  • 简介:随着深海技术的不断发展,动力定位系统的在海洋工程上得到广泛应用。动力定位系统通过其控制系统驱动船舶推进器来抵消风、浪、流等作用于船上的环境外力,从而使船舶保持在确定的位置上或沿预期的航迹航行。本文在分析了国际海事组织和国际海洋工程承包商协会对动力定位系统定义及分级要求的基础上,阐述了国外船舶动力定位系统的发展及其应用状况,分析了动力定位系统的组成和工作原理,研究了动力定位系统的各种约束、控制策略、控制技术、推力分配等关键技术,指出动力定位系统精度取决于控制系统和测量系统性能,并提出了发展国产动力定位系统应采用的途径。

  • 标签: 动力定位系统 推力分配 测量系统 控制系统
  • 简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

  • 标签: 非线性非平稳船舶运动 极短期预报 经验模态分解 支持向量机回归模型 自回归模型