【摘 要】
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[目的]针对潜艇运动模型中水动力系数难以准确获取的问题,采用平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法进行系统辨识。[方法]首先,以潜艇垂直面运动非线性数学模型为基础,结合SR-UK
【基金项目】
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重点实验室基金项目资助(6142217180201)。
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[目的]针对潜艇运动模型中水动力系数难以准确获取的问题,采用平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法进行系统辨识。[方法]首先,以潜艇垂直面运动非线性数学模型为基础,结合SR-UKF算法,建立潜艇垂直面水动力系数辨识模型;然后,利用自动操舵控制潜艇在垂直面进行类正弦机动,将运动仿真生成的数据作为SR-UKF参数辨识的输入,并加入测量误差的影响;最后,通过数值仿真计算对潜艇垂直面机动的6个黏性无因次水动力系数进行辨识。[结果]仿真结果表明,全部待识别水动力系数在3000 s内均收敛至固定值,通过合适的初值选
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