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水下组合导航UKF/PF自适应滤波算法
  • ISSN号:2095-3844
  • 期刊名称:《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》
  • 时间:0
  • 分类:U661.33[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]海军工程大学电气与信息工程学院,武汉430033
  • 相关基金:国家自然科学基金项目资助(编号:40376011).
中文摘要:

提出一种以二阶K-T方程为基础,并基于高级遗传算法的船舶参数辨识算法,能有效地保证了算法的收敛性和全局优化能力,避免陷入局部最优解。并引入噪声参数,再用基于多局部种群的遗传算法进行迭代计算,将残差白噪声化。最终将该方法与传统的广义最小二乘算法相比较,得到了较为理想的船舶参数。通过对采集的仿真数据和实际自动舵数据的辨识结果验证了该方法在实际工程应用中的可行性和有效性。

英文摘要:

A ships parameter identification arithmetic based on two- order equations and adopted a refine genetic algorithm is proposed in this paper. This arithmetic is obviously improved on the element of the traditional genetic algorithm, can guarantee the astringency and globally optimized ability of the identification arithmetic and avoid sinking into a local optimized solution. Noise parameter is also introduced into the process, then iterative computations are done according to a genetic algorithm based on multi - local clusters, and the remained errors are transformed into white noises, finally the more ideal ships parameter is got compared with the traditional generalized least- squares algorithm. The possibility and the usefulness of this method were verified by the identification results of the conected simulation data and the actual automatic waterpilot data.

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期刊信息
  • 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉理工大学
  • 主编:骆奇峰
  • 地址:武汉市武昌区和平大道1178号89信箱
  • 邮编:430063
  • 邮箱:jwuttse@whut.edu.cn
  • 电话:027-86538436
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-3844
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1382/U
  • 邮发代号:38-148
  • 获奖情况:
  • 1997年全国优秀科技期刊,1995年全国自然科学优秀学报,1999年全国高校优秀学报及教育部优秀科技期刊,2010年中国高校优秀科技期刊,2010年中国科技论文在线优秀期刊二等奖,2008年RCCSE中国权威学术期刊,湖北省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:13741