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综合馆
利用新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数
  • 摘要

    为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识.将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程.基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数.实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数.研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案.

  • 作者

    田延飞  黄立文  熊勇  胡山川  TIAN Yan-fei  HUANG Li-wen  XIONG Yong  HU Shan-chuan 

  • 作者单位

    武汉理工大学航运学院,武汉430063;内河航运技术湖北省重点实验室,武汉430063/武汉理工大学航运学院,武汉430063;内河航运技术湖北省重点实验室,武汉430063;国家水运安全工程技术研究中心,武汉430063

  • 刊期

    2018年8期 ISTIC PKU

  • 关键词

    系统辨识  参数辨识  船舶运动模型  群智能  新型蝙蝠算法  system identification  parameter identification  ship motion model  swarm intelligence  novel bat algorithm 

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3.85.245.126