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一种基于扩展状态观测器的智能船舶Nomoto模型参数辨识方法
1
作者
朱曼
文元桥
+1 位作者
孙吴强
雷涛
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期75-85,共11页
[目的]为了支持制导、导航、控制等船舶智能化技术的测试验证平台的搭建,利用系统辨识技术得到高精度的智能船舶野本(Nomoto)运动模型参数。[方法]充分结合扩展状态观测器(ESO)以及鲁棒加权最小二乘支持向量回归(RW-LSSVR)算法的优势,...
[目的]为了支持制导、导航、控制等船舶智能化技术的测试验证平台的搭建,利用系统辨识技术得到高精度的智能船舶野本(Nomoto)运动模型参数。[方法]充分结合扩展状态观测器(ESO)以及鲁棒加权最小二乘支持向量回归(RW-LSSVR)算法的优势,提出一种高效低成本的混合参数辨识方法。为解决模型参数辨识中无法直接有效获取某些状态量的问题,构建了基于ESO的状态估计方法。基于估计方法与直接测量的船舶运动状态量,采用具有较强抗异常值干扰的RW-LSSVR对智能船舶二阶线性Nomoto运动模型参数进行辨识。以已知模型的两艘船舶为测验对象,对所提参数估计与辨识方法进行综合测验。[结果]在利用较少传感器的情况下,通过ESO可较精确地估计出非直接测量的船舶运动状态量,并且利用RW-LSSVR辨识得到的参数值十分接近标准值。[结论]利用所提方法获得的估计状态可用于参数辨识,并且辨识模型具有较好的泛化性。
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关键词
智能船舶
Nomoto模型
状态估计
RW-LSSVR算法
混合参数辨识方法
下载PDF
职称材料
题名
一种基于扩展状态观测器的智能船舶Nomoto模型参数辨识方法
1
作者
朱曼
文元桥
孙吴强
雷涛
机构
水路交通控制全国重点实验室
武汉理工大学
智能
交通系统
研究
中心
国家水运安全工程技术
研究
中心
合肥赛为智能有限公司人工智能研究院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期75-85,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52001237)
武汉理工大学三亚科教创新园开放基金资助项目(2020KF0037)。
文摘
[目的]为了支持制导、导航、控制等船舶智能化技术的测试验证平台的搭建,利用系统辨识技术得到高精度的智能船舶野本(Nomoto)运动模型参数。[方法]充分结合扩展状态观测器(ESO)以及鲁棒加权最小二乘支持向量回归(RW-LSSVR)算法的优势,提出一种高效低成本的混合参数辨识方法。为解决模型参数辨识中无法直接有效获取某些状态量的问题,构建了基于ESO的状态估计方法。基于估计方法与直接测量的船舶运动状态量,采用具有较强抗异常值干扰的RW-LSSVR对智能船舶二阶线性Nomoto运动模型参数进行辨识。以已知模型的两艘船舶为测验对象,对所提参数估计与辨识方法进行综合测验。[结果]在利用较少传感器的情况下,通过ESO可较精确地估计出非直接测量的船舶运动状态量,并且利用RW-LSSVR辨识得到的参数值十分接近标准值。[结论]利用所提方法获得的估计状态可用于参数辨识,并且辨识模型具有较好的泛化性。
关键词
智能船舶
Nomoto模型
状态估计
RW-LSSVR算法
混合参数辨识方法
Keywords
autonomous vessels
Nomoto model
state estimation
RW-LSSVR algorithm
hybrid para-meter identification method
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于扩展状态观测器的智能船舶Nomoto模型参数辨识方法
朱曼
文元桥
孙吴强
雷涛
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023
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