支持向量机辨识法：船舶操纵水动力建模的参数漂移消除与灵敏度分析

本文主要探讨了船舶操纵水动力建模过程中遇到的参数漂移问题，这是一个在船舶工程领域内的重要议题，特别是在系统辨识过程中，参数的不稳定性可能导致模型预测的准确性下降。作者罗伟林和邹平建针对这一挑战，提出了一个创新的方法，即利用支持向量机（Support Vector Machines, SVM）进行辨识。 SVM是一种强大的机器学习工具，它在小型数据集上表现出色，特别适用于非线性问题。通过这种方法，作者能够对船舶操纵系统的输入和输出数据进行批量处理，避免了传统的参数估计方法中对初值选择的依赖，从而提高了模型的稳定性和可靠性。这种方法的一个关键优势在于，它能够有效地处理动态变化的数据，减少参数漂移的影响。 在船舶操纵运动过程中，动力相消效应可能会进一步放大参数漂移的影响。为了解决这个问题，文中引入了附加激励，这种策略有助于抵消相互作用，从而减小动力相消对模型的负面影响。通过对回归模型中变量的相关性分析，作者证实了这一方法的有效性，即通过支持向量机的辨识结果，确认了该策略在保持模型精度方面的有效性。 为了进一步优化模型并降低复杂度对参数漂移的影响，作者进行了水动力系数的灵敏度分析。通过评估每个系数对船舶操纵性预报以及水动力建模的重要性，研究发现线性水动力导数、横向速度和转首角速度的三阶水动力导数对模型精度的影响最为显著。这表明，在实际操作中，应重点考虑这些参数的精确度，以提高整个建模过程的精度和稳定性。 本文提供了一种有效的策略来处理船舶操纵水动模拟能力中参数漂移的问题，并强调了特定水动力系数在模型性能中的关键作用。这对于船舶设计、控制和优化等方面具有重要的实践意义，也为类似领域的研究者提供了有价值的参考方法和技术路线。