大型船舶操纵指数优化选取及其仿真研究

庞振北

摘要：本文首先基于自适应机制建立了大型船舶操纵指数模型，然后利用传感器进行相关的数据收集和整理，根据构造模型的目标函数，对船舶操纵指数进行优化。通过仿真实验，证明了改模型对于船舶操纵指数优化的有效性和科学性。

关键词：大型船舶;操纵指数;仿真研究

1、大型船舶操纵数据采集及处理

1.1大型船舶操纵指数数据采集

在进行原始数据采集的时候，本模型拟采用多传感信息采集模型，搭建信息融合模型，能够实现参量信息融合选取，约束参量模型如下：

在对传感器进行研究过程中，选取输入层的敏感元件作为研究对象，对敏感元件的采样参数进行分析研究，利用自适应控制协议，搭建大型船舶操纵系统指数分布模型。

由于大型船舶操纵系统的数据链路分布节点具有不稳定性，因此对其进行自适应链路分配，由此可以得到数据分布的状态空间 ，这时候链路层能够接收到的控制指令可以是一个M*N的参数矩阵，在此基础上搭建大型船舶操纵数据输出的比特序列流特征的分布模型，中继节点需要满足 ，则传输信道的数据总量满足：

1.2大型船舶操纵指数优化目标函数

在上述数据采集模型条件下，搭建大型船舶操纵指数优化控制节点的分布模型。并利用多策略控制方式得到大型船舶操纵数据信息特征匹配模型，指数优化控制目标函数为：

船舶纵倾下的姿态控制方程为：

将上述公式代进高维控制模型中，得到误差反馈修正输出的公式为：

2、船舶操纵指数最优选取模型

在确定目标函数后，对船舶操纵指数选取模型进行优化，选取最优操纵指数，模型求解过程中设定一个Lyapunove函数，Lyapunove函数为：

求导后得到：

船舶操縱数据关联权重为：

根据船舶操纵角度对上述关联权重进行修正，得到：

引入自适应机制后，大型船舶操纵指数为：

定义另外一个Lyapunove函数，Lyapunove函数为：

通过不断迭代，对Lyapunove指数进行均衡配置，以此实现大型船舶操纵指数优化选取。

3、仿真实验

利用计算机进行仿真实验，首先用传感器获得船舶操纵的原始数据采集，设定采集过程中的数据最大迭代次数为30次，数据采集的时间间隔为0.65秒，采集点数为1300点，载波频率为11KHz，链路层的控制参数：  ，传输带宽为24Mbit，得到原始数据采集结果。

根据建立的自适应模型对大型船舶操纵指数进行优化选取，分别在加入干扰和为加入干扰的条件下对船舶操纵的航向角和误差进行测试。通过结果得出本文建立的模型能够较好的提升大型船舶的姿态控制的稳态跟踪能力，对大型船舶操纵指数选取模型的收敛性进行分析，得到收敛性实验结果。