基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动水动力参数辨识  被引量:1

Parameter identification of ship lateral motions using period searching particle swarm optimization algorithm

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作  者:戴运桃[1] 刘利强[2] 李英 

机构地区:[1]哈尔滨工程大学理学院,哈尔滨150001 [2]哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001

出  处:《船舶力学》2011年第10期1090-1096,共7页Journal of Ship Mechanics

基  金:国家自然基金资助项目(51009036);中央高校基本科研业务费专项资金资助(HEUCFL20111101)

摘  要:提出了一种基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识问题。针对船舶横向水动力参数多、参数之间耦合度高的特点,提出了一种计算参数敏感性系数的方法,并依据敏感性系数对参数进行了分类,采用分阶段粒子群优化算法对参数进行辨识。对船舶横向运动参数辨识问题的求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶横向运动参数,验证了算法的有效性。A period searching particle swarm optimization algorithm is introduced to apply in solving the problem of parameter identification of ship lateral motions.A method is proposed to calculate parameters sensitivity coefficients due to the characteristic of many ship lateral movement hydrodynamic parameters and high coupling,and the hydrodynamic parameters are classified according to sensitivity coefficients, then are identified with period searching method.The simulation results of parameters identification show that the algorithm can identify the parameters of ship lateral motions in a satisfied precision. And the algorithm is proved to be effective.

关 键 词:参数辨识 粒子群 分阶段搜索 横向运动 

分 类 号:U613.2[交通运输工程—船舶及航道工程]

 

参考文献:

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引证文献:

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