[发明专利]一种水翼双体船姿态估计方法

说明书

本发明提供一种水翼双体船姿态估计方法，首先进行状态估计器和参数自适应学习器的参数初始化；利用船上测量系统测得水翼双体船的纵向运动观测值；利用状态估计器处理纵向运动观测值，得到水翼双体船的姿态估计值，并同时利用参数自适应学习器更新自适应参数β。本发明方法适用于多种海况尤其是高动态条件下的强非线性船体姿态精确估计，具备模型参数自适应调节能力。

技术领域

本发明属于船舶导航领域，特别是一种水翼双体船的姿态估计方法。

背景技术

水翼双体船是水翼船和双体船的复合系统，具有水翼船和双体船的优点：建造简单，性价比高，有良好的舒适性、耐波性、安全性、适航性和操纵性，对靠离泊的码头也没有特殊的要求。由于海浪、海风及海流等因素对船舶的影响，船舶在海上航行时不可避免地会产生各种摇荡，因此需要专门的控制系统减少因波浪而带来的船体摇荡，水翼双体船运动姿态的准确估计是实现其姿态控制的基础，极小测量误差就会对船舶控制系统的控制效果产生很大影响。因此，水翼双体船的姿态估计具有很大的现实意义。

水翼双体船的姿态运动具有非线性特性，目前应用最广泛的非线性估计是扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。扩展卡尔曼滤波器存在线性化误差大，在强非线性情况下滤波不稳定，误差会很大甚至发散。虽然粒子滤波器使用广泛且精度高，但是其计算量大而导致计算速度相对较慢。无迹卡尔曼滤波器的估计精度高于扩展卡尔曼滤波，计算量小于粒子滤波，但是其解决了非线性问题，并不能很好的解决不确定性的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对水翼双体船姿态运动的参数不确定性、模型强非线性和波浪影响随机性，提供一种估计更精确的水翼双体船姿态估计方法。

为实现上述目的，本发明提供一种水翼双体船姿态估计方法，包括如下步骤：

步骤一：进行状态估计器和参数自适应学习器的参数初始化；

步骤二：利用船上测量系统测得水翼双体船的纵向运动观测值；

所述的船上测量系统包括：位移传感器、陀螺仪、计程仪、船载经纬仪；

所述的纵向运动观测值包括：垂荡位移、纵摇角；

步骤三：利用状态估计器纵向运动观测值，得到水翼双体船的姿态估计值；

所述状态估计器的状态向量为z为船体在垂直方向上的升沉位移，θ为船体的纵摇角，表示船体在垂直方向上的升沉速度，表示船体的纵摇角速度；

所述的状态估计器表达式为：

式中，为系统状态向量x的估计值，是的导数；K为观测器增益，为观测向量y相对观测向量估计值的误差，即观测向量为y＝[z θ]^T；β为自适应参数；P为系统参数矩阵；H为系统观测矩阵；L为系统标定系数；

所述的系统标定系数L的表达式为

式中，η为正定标量参数，其计算表达式为η＝z²+θ²；表示2范数的平方。

步骤四：参数自适应学习器更新自适应参数β；

所述的参数自适应学习器表达式为：

式中，N、δ均为学习器常值参数。

步骤五：重复步骤二～步骤五，实时输出水翼双体船姿态估计值。

本发明具有如下有益效果：

1.本发明设计的状态估计器能够有效处理水翼双体船姿态估计中的强非线性，提升方法的估计精度。