利用Matlab进行船舶系统辨识与模型预测控制

资源摘要信息:"本书第4章详细介绍了船舶系统辨识在模型预测控制中的实际设计与应用，并特别强调了使用MATLAB开发的流程。首先，本章讲述了如何利用收集到的船舶操纵数据进行非线性动力学模型的建立。在这一过程中，MATLAB的系统辨识工具箱起到了关键作用，它为研究者提供了一套完整的工具来识别和建立动态系统的数学模型。 接着，章节指导读者如何在Matlab环境中运行模拟和系统辨识。具体来说，文件夹Section_3中的Chapter_4_Section_3.m文件包含了用于模拟船舶运动并执行系统辨识的代码。通过运行这段代码，研究者可以观察到系统辨识过程中的动态变化，并获得相应的结果图表。 此外，为了加深对船舶动力学模型理解，本章还提供了用于解决书中练习题的脚本。Section_4文件夹中的Chapter_4_Section_4_Script.m文件包含了用于生成船舶模拟的代码，同时也能够计算出船舶的离散稳态模型。通过这种方式，读者不仅可以验证书中理论的应用，还可以进一步探索和实验船舶动力学模型的其他方面。 整个第4章是一个全面的教学和学习资源，旨在帮助读者掌握使用MATLAB进行船舶系统辨识与模型预测控制的方法。这些技能对于船舶自动化、控制系统设计以及相关的工程应用领域都是非常有价值的。" 知识点: 1. 船舶非线性动力学模型: - 船舶动力学模型是描述船舶在受到控制作用时，如何随时间和空间变化的数学模型。 - 非线性特性说明模型中至少包含一个变量的非线性函数，这在船舶操纵和稳定性分析中非常常见。 2. MATLAB系统识别工具箱: - MATLAB系统识别工具箱提供了用于辨识动态系统模型的函数和应用程序，能够从输入输出数据中提取系统模型。 - 工具箱支持多种系统辨识方法，如最小二乘法、极大似然法和子空间方法等。 3. 系统辨识过程: - 系统辨识是在已知输入和输出数据的基础上，确定一个能够反映系统动态特性的数学模型的过程。 - 包括数据采集、模型结构确定、参数估计、模型验证等步骤。 4. 船舶操纵数据的采集: - 操纵数据是指船舶在执行各种操作如转向、加速、减速时的动态数据记录。 - 这些数据通常包括舵角、航速、风速风向等。 5. 使用MATLAB进行模拟和系统辨识: - 利用编写好的.m文件在MATLAB环境中运行模拟，进行船舶动力学模型的系统辨识。 - 通过系统辨识获得的结果可以是船舶响应的时域或频域特性。 6. 离散稳态模型的计算: - 离散稳态模型关注的是系统在达到稳态时的行为特性。 - 计算离散稳态模型可以帮助了解船舶在长期或静态条件下的性能。 7. 船舶模型预测控制: - 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，使用系统模型来预测未来行为，并计算最优控制输入。 - MPC在船舶运动控制中可以提高操纵性能，减小能耗和提升航行的安全性。 8. 练习题与实际应用: - 通过解决章节练习题，读者可以将理论知识与实际问题结合，加深对船舶系统辨识的理解。 - 实际应用展示了如何将模型预测控制与船舶动力学模型结合，进行实际控制器设计和分析。 9. MATLAB编程实践: - MATLAB编程是进行科学研究和工程实践的重要技能，对于模型建立、分析和控制等方面都至关重要。 - 本章通过具体的编程实践，使读者能够掌握如何在MATLAB环境下实现复杂的算法和模拟。 10. 资源与学习材料: - 本章节提供的代码脚本和文件夹结构为学习者提供了宝贵的学习资源。 - 这些资源不仅帮助读者理解船舶系统辨识的理论和应用，也提供了一个实际操作和实验的平台。