【摘 要】
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为在船舶自主航行控制中提供参数精确的船舶响应模型,本文提出一种改进的多新息扩展卡尔曼滤波参数辨识方法。引入遗忘因子以降低历史干扰数据的累积影响,并从理论上分析了改
【机 构】
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国家水运安全工程技术研究中心,武汉理工大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61273234);国家青年科学基金项目(51609193);湖北省自然科学基金项目(2015CFA111)
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为在船舶自主航行控制中提供参数精确的船舶响应模型,本文提出一种改进的多新息扩展卡尔曼滤波参数辨识方法。引入遗忘因子以降低历史干扰数据的累积影响,并从理论上分析了改进后算法辨识的收敛性,证明了改进后的辨识算法在一定条件下有界收敛。为验证所提出辨识方法的有效性,本文在获取真实的模型船Z型试验数据基础上,将改进算法辨识方法与传统扩展卡尔曼滤波辨识方法进行对比,结果表明所提出的改进算法辨识的船舶响应模型参数更加精确,预报均方误差可达到2（°）2以下。
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