CN109885059B - 一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法 - Google Patents

一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法 Download PDF

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CN109885059B CN201910186074.1A CN201910186074A CN109885059B CN 109885059 B CN109885059 B CN 109885059B CN 201910186074 A CN201910186074 A CN 201910186074A CN 109885059 B CN109885059 B CN 109885059B
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Abstract

本发明提出了一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，属于海洋航行器操纵性模型参数估计技术领域，适用于舰船与波浪滑翔器。本方法首先设置准则函数，准则函数包括操纵响应方程左右两端之差的平方及当前时刻主参数与上一时刻主参数的估计值之差的平方，所述的准则函数的相对权重由权重系数调节；然后，将准则函数根据当前时刻主参数的估计值求极小值，加入步长因子，迭代修正当前时刻主参数的估计值；最后重复以上步骤，直至收到估计过程结束指令，保证在估计过程中所述主参数遍历操纵响应方程中所有需要估计的参数。本方法利用实际航行数据实时修正操纵性参数，显著提高快速性与便利性，广泛应用于数据滤波、自动控制等多种应用中。

Description

一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法
技术领域
本发明属于海洋航行器操纵性模型参数估计技术领域，具体涉及一种利用实际航行数据、通过不断迭代的方式进行实时参数估计的操纵响应方程在线多参数异步估计方法。
背景技术
航行于广阔水域的船舶，最关心的是航向，因此需要研究船舶的艏向角对操舵的响应，这对于自动操舵系统尤为有用。研究领域内学者通过大量的实船试验，认为船舶的受控运动基本上是一个质量很大物理在惯性力矩、阻尼力矩和舵力作用下进行的一种缓慢的转艏运动。在这种情况下对于单纯因改变舵角而引起的各自操纵运动，可看作是对“输入”舵角的响应而产生的“输出”操纵运动，因此船舶的运动具有低频特征。在低频下由舵角到航向角之间的模型可以简化为野本模型，即本发明所述的船舶操纵响应方程。船舶操纵响应方程因其形式简洁、参数数量少、参数具有较为明确的物理意义等原因得到广泛引用。然而，获得准确的操纵响应方程参数是操纵响应方程能够得到良好应用的前提。
一般的舰船操纵响应方程参数估计方法均采用离线处理试验数据的辨识方式，但业内常用的方法需通过特定的操纵性试验采集数据，通过离线处理的方式进行参数估计，费时费力。当舰船在航行过程中操纵性参数发生变化时，以上方法无法得到实时的变化的操纵性参数。
针对以上问题，本发明提供了一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，适用于舰船与波浪滑翔器，利用实际航行数据实时修正操纵性参数，相比已有技术显著提高快速性与便利性，能够实时跟踪舰船航向过程中，应用于舰船及波浪滑翔器数据滤波、自动控制等研究中能够显著提高对应技术的自适应性，相比已有技术具有显著优势。
发明内容
本发明的目的在于提供一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，适用于舰船与波浪滑翔器，利用实际航行数据，通过不断迭代的方式进行实时操纵性参数估计。
本发明的目的是这样实现的：
本发明提出了一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，主要通过以下步骤实现：
(1)设置准则函数，准则函数包括操纵响应方程左右两端之差的平方及当前时刻主参数与上一时刻主参数的估计值之差的平方，所述的准则函数的相对权重由权重系数调节，且权重系数大于0；
(2)将准则函数根据当前时刻主参数的估计值求极小值，加入步长因子，迭代修正当前时刻主参数的估计值；所述步长因子大于0；
(3)重复步骤(1)至(2)，直至收到估计过程结束指令，保证在估计过程中所述主参数遍历操纵响应方程中所有需要估计的参数。
优选的，所述的操纵响应方程为一阶方程。
优选的，所述的操纵响应方程为一阶线性KT方程
Figure BDA0001992898890000021
其中T和K为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA0001992898890000022
为舰船转艏角加速度，δ为舵角。
所述的一阶线性KT方程的在线多参数异步估计方法主要通过以下步骤实现：
(a)取主参数为K，设置准则函数为
Figure BDA0001992898890000023
其中，
Figure BDA0001992898890000024
为当前时刻K的估计值，
Figure BDA0001992898890000025
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA0001992898890000026
为上一时刻K的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
(b)准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure BDA0001992898890000027
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure BDA0001992898890000028
(c)取主参数为T，设置准则函数为
Figure BDA0001992898890000029
其中，
Figure BDA00019928988900000210
为当前时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000211
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000212
为上一时刻K的估计值，μT为对应主参数T的权重系数；
(d)准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure BDA00019928988900000213
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure BDA00019928988900000214
优选的，所述的操纵响应方程为一阶非线性KT方程
Figure BDA00019928988900000215
其中T、K和α为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA00019928988900000216
为舰船转艏角加速度，δ为舵角。
所述的一阶非线性KT方程的在线多参数异步估计方法主要通过以下步骤实现：
(A)取主参数为K，设置准则函数为
Figure BDA00019928988900000217
其中，
Figure BDA00019928988900000218
为当前时刻K的估计值，
Figure BDA00019928988900000219
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000220
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA00019928988900000221
为上一时刻α的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
(B)准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure BDA00019928988900000222
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure BDA00019928988900000223
(C)取主参数为T，设置准则函数为
Figure BDA00019928988900000224
其中，
Figure BDA00019928988900000225
为当前时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000226
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000227
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA00019928988900000228
为上一时刻α的估计值，μT为对应主参数T的权重系数；
(D)准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure BDA00019928988900000229
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure BDA0001992898890000031
(F)取主参数为α，设置准则函数为
Figure BDA0001992898890000032
其中，
Figure BDA0001992898890000033
为当前时刻α的估计值，
Figure BDA0001992898890000034
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA0001992898890000035
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA0001992898890000036
为上一时刻α的估计值，μα为对应主参数α的权重系数；
(G)准则函数Jα对于当前时刻α的估计值
Figure BDA0001992898890000037
求极值，加入对应主参数α的步长因子λα，迭代修正参数α的估计值：
Figure BDA0001992898890000038
优选的，所述的操纵响应方程中的所有主参数遍历次序。
优选的，所述的在线多参数异步估计方法适用于舰船操纵响应方程。
优选的，所述的在线多参数异步估计方法适用于波浪滑翔器操纵响应方程，波浪滑翔器操纵响应方程在线多参数异步估计方法包括浮体操纵响应方程在线多参数异步估计方法和潜体操纵响应方程在线多参数异步估计方法，二者并行运行。
优选的，所述的浮体操纵响应方程中使用浮体等效舵角δF，满足关系δF＝ψ0×sin(ψG-ψF)，其中，ψ0为固定角度，ψG为波浪滑翔器中潜体的艏向，ψF为波浪滑翔器中浮体的艏向；
所述的潜体操纵响应方程中使用潜体等效舵角δG，满足关系δG＝δr，其中，δr为潜体上转动舵的舵角。
本发明的有益效果在于：本发明提供的一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法在舰船实际航行过程中实时得到操纵性参数估计值，无需特定的操纵性试验，无需试验结束后专门处理数据的过程，使得参数估计的过程方便快捷；
其次，该方法能够实时修正舰船操纵性参数的估计值，在不同的环境下操纵性参数发生摄动时，对于操纵性参数的估计能够及时跟踪操纵性参数的变化，将获得的实时舰船操纵响应方程应用于基于模型的滤波方法、运动控制方法等能够显著提高对应方法的自适应性；
最后，发明提供的一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法还可适用于波浪滑翔器，能够同时获得波浪滑翔器的浮体和潜体的操纵性参数估计值，方便快捷。
附图说明
图1为本发明中适用于舰船的一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法的流程图；
图2为本发明中波浪滑翔器的示意图；
图3为本发明中适用于波浪滑翔器的一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法的流程图；
图4为本发明中波浪滑翔器角度示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
实施例1
结合图1，本发明提出了一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法，该方法的步骤为：
步骤(1)设置准则函数，所述准则函数包括：舰船操纵响应方程左右两端之差的平方、当前时刻主参数与上一时刻该参数的估计值之差的平方，其中，所述的“上一时刻”指所述的一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的上一个计算周期，舰船操纵响应方程左右两端之差的平方、当前时刻主参数与上一时刻主参数的估计值之差的平方的相对权重均由权重系数调节，所述权重系数大于0；
步骤(2)所述准则函数关于当前时刻主参数的估计值求极小值，加入步长因子，迭代修正当前时刻主参数的估计值；所述步长因子大于0；
步骤(3)重复步骤(1)至步骤(2)直至收到估计过程结束指令，保证在估计过程中所述主参数遍历舰船操纵响应方程中所有需要估计的参数。
所述的一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法，其中所述的舰船操纵响应方程为一阶方程，包括一阶线性KT方程
Figure BDA0001992898890000041
其中T和K为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA0001992898890000042
为舰船转艏角加速度，δ为舵角；或一阶非线性KT方程
Figure BDA0001992898890000043
其中T、K和α为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA0001992898890000044
为舰船转艏角加速度，δ为舵角。
所述的一阶方程为一阶线性KT方程
Figure BDA0001992898890000045
其中T和K为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA0001992898890000046
为舰船转艏角加速度，δ为舵角，所述舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤为：
步骤A1、取主参数为K，设置准则函数为
Figure BDA0001992898890000047
其中，
Figure BDA0001992898890000048
为当前时刻K的估计值，
Figure BDA0001992898890000049
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000410
为上一时刻K的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
步骤A2、准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure BDA00019928988900000411
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure BDA00019928988900000412
步骤A3、取主参数为T，设置准则函数为
Figure BDA00019928988900000413
其中，
Figure BDA00019928988900000414
为当前时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000415
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000416
为上一时刻K的估计值，μT为对应主参数T的权重系数；
步骤A4、准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure BDA0001992898890000051
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure BDA0001992898890000052
所述的一阶方程为一阶非线性KT方程
Figure BDA0001992898890000053
其中T、K和α为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure BDA0001992898890000054
为舰船转艏角加速度，δ为舵角，所述舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤包括：
步骤B1取主参数为K，设置准则函数为
Figure BDA0001992898890000055
其中，
Figure BDA0001992898890000056
为当前时刻K的估计值，
Figure BDA0001992898890000057
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA0001992898890000058
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA0001992898890000059
为上一时刻α的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
步骤B2准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure BDA00019928988900000510
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure BDA00019928988900000511
步骤B3取主参数为T，设置准则函数为
Figure BDA00019928988900000512
其中，
Figure BDA00019928988900000513
为当前时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000514
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000515
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA00019928988900000516
为上一时刻α的估计值，μT为对应主参数T的权重系数。
步骤B4准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure BDA00019928988900000517
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure BDA00019928988900000518
步骤B5取主参数为α，设置准则函数为
Figure BDA00019928988900000519
其中，
Figure BDA00019928988900000520
为当前时刻α的估计值，
Figure BDA00019928988900000521
为上一时刻T的估计值，
Figure BDA00019928988900000522
为上一时刻K的估计值，
Figure BDA00019928988900000523
为上一时刻α的估计值，μα为对应主参数α的权重系数。
步骤B6准则函数Jα对于当前时刻α的估计值
Figure BDA00019928988900000524
求极值，加入对应主参数α的步长因子λα，迭代修正参数α的估计值：
Figure BDA00019928988900000525
所述的一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤中，主参数遍历次序并不唯一，例如，当所述的一阶方程为一阶非线性KT方程
Figure BDA00019928988900000526
时，主参数可按照T-K-α循环，或K-T-α循环，或α-T-K循环等多种次序进行遍历。
实施例2
与实施例1相同，其区别在于：
本发明还提供了一种适用于波浪滑翔器的操纵响应方程在线多参数异步估计方法。波浪滑翔器是一种新型的海洋航行器，依靠波浪能提供前进动力，结合图2说明波浪滑翔器的结构组成。波浪滑翔器由漂浮于水面的浮体1、位于水下的潜体2、连接浮体1和潜体2的柔链3构成。安装于潜体尾部的转动舵4提供潜体2的转艏力矩，柔链3的拉力驱动浮体1转向。
结合图3说明一种波浪滑翔器操纵响应方程在线多参数异步估计方法，包括浮体操纵响应方程在线多参数异步估计方法和潜体操纵响应方程在线多参数异步估计方法，二者并行运行；其中，所述的浮体操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤的即为所述的一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤；计算过程中令浮体等效舵角δF为潜体与浮体艏向差的正弦值与一固定角度的乘积，即δF＝ψ0×sin(ψG-ψF)，ψG与ψF分别为波浪滑翔器的潜体和浮体的艏向，ψ0为一固定角度，例如可取为90度；这是因为波浪滑翔器的浮体并无独立的转动舵，浮体的转艏运动来源于柔链的拉力，该柔链拉力对于浮体转艏的力臂近似与潜体与浮体艏向差的正弦值呈线性关系，进一步地将潜体与浮体艏向差的正弦值与以固定角度乘积作为浮体等效舵角，将使得浮体等效舵角在量纲与数值大小上与传统舰船舵角定义更加接近。所述的潜体操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤即为所述的一种舰船操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤；在计算过程中令潜体等效舵角δG为安装于潜体的转动舵的舵角δr，即δG＝δr，这是因为柔链与潜体的连接点接近于潜体中心，从而忽略柔链拉力对潜体转艏运动的影响。波浪滑翔器浮体艏向角ψF、潜体艏向角ψG、安装于潜体的转动舵的舵角δr如图4所示。
以上实施例中所述的适用于舰船及波浪滑翔器的一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法的步骤中，所述的各个步长因子与权重系数由本领域技术人员依据经验设置；所述参数估计算法中舰船的角速度、角加速度，波浪滑翔器的浮体与潜体的艏向、转艏角速度、转艏角加速度等由舰船和波浪滑翔器的浮体和潜体上安装的传感器如罗经、惯导等直接测量得到，或在直接测量的数据基础上通过数据处理间接得到，例如由传感器直接测量得到艏向角，并通过数值微分获得转艏角速度和转艏角加速度；在舰船或波浪滑翔器航行过程中按照人为设定的操舵规律进行操舵，因此对于舰船而言，舵角是已知的；对于波浪滑翔器而言，安装于潜体的转动舵的舵角是已知的；波浪滑翔器的浮体和潜体的等效舵角由已知的潜体转动舵舵角和艏向传感器测得的浮体和潜体的艏向角计算得到。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，其特征在于，主要通过以下步骤实现：
(1)设置准则函数，准则函数包括操纵响应方程左右两端之差的平方及当前时刻主参数与上一时刻主参数的估计值之差的平方，所述的准则函数的相对权重由权重系数调节，且权重系数大于0；
(2)将准则函数根据当前时刻主参数的估计值求极小值，加入步长因子，迭代修正当前时刻主参数的估计值；所述步长因子大于0；
(3)重复步骤(1)至(2)，直至收到估计过程结束指令，保证在估计过程中所述主参数遍历操纵响应方程中所有需要估计的参数；
所述的操纵响应方程为一阶线性KT方程
Figure FDA0003390424920000011
其中T和K为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure FDA0003390424920000012
为舰船转艏角加速度，δ为舵角；主要通过以下步骤实现：
(a)取主参数为K，设置准则函数为
Figure FDA0003390424920000013
其中，
Figure FDA0003390424920000014
为当前时刻K的估计值，
Figure FDA0003390424920000015
为上一时刻T的估计值，
Figure FDA0003390424920000016
为上一时刻K的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
(b)准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure FDA0003390424920000017
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure FDA0003390424920000018
(c)取主参数为T，设置准则函数为
Figure FDA0003390424920000019
其中，
Figure FDA00033904249200000110
为当前时刻T的估计值，
Figure FDA00033904249200000111
为上一时刻T的估计值，
Figure FDA00033904249200000112
为上一时刻K的估计值，μT为对应主参数T的权重系数；
(d)准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure FDA00033904249200000113
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure FDA00033904249200000114
2.一种操纵响应方程在线多参数异步估计方法，其特征在于：主要通过以下步骤实现：
(1)设置准则函数，准则函数包括操纵响应方程左右两端之差的平方及当前时刻主参数与上一时刻主参数的估计值之差的平方，所述的准则函数的相对权重由权重系数调节，且权重系数大于0；
(2)将准则函数根据当前时刻主参数的估计值求极小值，加入步长因子，迭代修正当前时刻主参数的估计值；所述步长因子大于0；
(3)重复步骤(1)至(2)，直至收到估计过程结束指令，保证在估计过程中所述主参数遍历操纵响应方程中所有需要估计的参数；
所述的操纵响应方程为一阶非线性KT方程
Figure FDA00033904249200000115
其中T、K和α为需要估计的操纵性参数，r为舰船转艏角速度，
Figure FDA00033904249200000116
为舰船转艏角加速度，δ为舵角；主要通过以下步骤实现：
(A)取主参数为K，设置准则函数为
Figure FDA0003390424920000021
其中，
Figure FDA0003390424920000022
为当前时刻K的估计值，
Figure FDA0003390424920000023
为上一时刻T的估计值，
Figure FDA0003390424920000024
为上一时刻K的估计值，
Figure FDA0003390424920000025
为上一时刻α的估计值，μK为对应主参数K的权重系数；
(B)准则函数JK对于当前时刻K的估计值
Figure FDA0003390424920000026
求极值，加入对应主参数K的步长因子λK，迭代修正参数K的估计值：
Figure FDA0003390424920000027
(C)取主参数为T，设置准则函数为
Figure FDA0003390424920000028
其中，
Figure FDA0003390424920000029
为当前时刻T的估计值，
Figure FDA00033904249200000210
为上一时刻T的估计值，
Figure FDA00033904249200000211
为上一时刻K的估计值，
Figure FDA00033904249200000212
为上一时刻α的估计值，μT为对应主参数T的权重系数；
(D)准则函数JT对于当前时刻T的估计值
Figure FDA00033904249200000213
求极值，加入对应主参数T的步长因子λT，迭代修正参数T的估计值：
Figure FDA00033904249200000214
(F)取主参数为α，设置准则函数为
Figure FDA00033904249200000215
其中，
Figure FDA00033904249200000216
为当前时刻α的估计值，
Figure FDA00033904249200000217
为上一时刻T的估计值，
Figure FDA00033904249200000218
为上一时刻K的估计值，
Figure FDA00033904249200000219
为上一时刻α的估计值，μα为对应主参数α的权重系数；
(G)准则函数Jα对于当前时刻α的估计值
Figure FDA00033904249200000220
求极值，加入对应主参数α的步长因子λα，迭代修正参数α的估计值：
Figure FDA00033904249200000221
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