应用扩展卡尔曼滤波的船舶运动模型参数辨识

"这篇硕士论文探讨了应用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行船舶运动模型参数识别的方法。作者赵大明在导师施朝健教授和伍生春副教授的指导下，研究了如何使用EKF对Abkowitz模型进行线性化处理，并通过MATLAB的simulation工具箱来识别和估计模型参数。论文指出，精确的模型参数对于理解和模拟船舶操纵性至关重要，而传统的船模试验方法既昂贵又耗时。因此，系统辨识成为了一种有效的替代方案，它能从输入输出数据中建立系统数学模型。论文的主要贡献包括建立非线性船舶运动模型，利用EKF进行参数估计，并通过仿真验证其有效性。" 正文： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计动态系统状态的优化算法，尤其适用于存在噪声的情况。在船舶操纵模型中，卡尔曼滤波能处理测量数据的不确定性，提高参数估计的精度。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）是卡尔曼滤波的非线性版本，当系统模型是非线性时，EKF通过局部线性化处理非线性函数，从而实现滤波。 船舶运动模型是研究船舶操纵性能、设计控制系统和开发操纵模拟器的基础。这些模型通常包含多个未知参数，如船舶的惯性、水动力系数等，这些参数的准确性直接影响模型的预测能力。传统的船模试验虽然提供了一种可靠的参数识别方法，但成本高且耗时。因此，系统辨识技术应运而生，它通过对输入输出数据的分析来建立数学模型，从而估计模型参数。 论文中，作者首先基于水动力学分析建立了非线性船舶运动模型，然后利用扩展卡尔曼滤波对这个非线性模型进行线性化处理。EKF的工作流程包括预测步骤和更新步骤，预测步骤基于当前的估计状态和系统动态，而更新步骤则结合实际测量值来校正预测。通过这种方式，EKF能够逐步改进模型参数的估计。 此外，论文还使用MATLAB的simulation工具箱对模型参数进行了识别。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台，提供了丰富的工具和库函数，便于进行系统辨识和仿真验证。作者通过仿真检验了使用EKF估计的参数的有效性，确保模型能够准确反映船舶的实际运动行为。 这篇论文深入研究了如何将扩展卡尔曼滤波应用于船舶运动模型参数的辨识，为改善船舶操纵性研究和控制系统设计提供了新的方法。这一方法不仅提高了参数识别的效率，而且降低了试验成本，对船舶工程领域具有重要的理论与实践价值。