戴运桃 ， 赵希人 ， 刘利强

（哈尔滨工程大学a.理学院；b.自动化学院，哈尔滨 150001）

基于分阶段搜索连续蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识

戴运桃a，b， 赵希人b， 刘利强b

（哈尔滨工程大学a.理学院；b.自动化学院，哈尔滨 150001）

提出了一种分阶段搜索的连续蚁群算法，并成功应用于求解船舶纵向运动参数辨识问题。首先将船舶纵向运动的参数辨识问题转化为参数空间非线性优化问题，然后在优化问题求解过程中，依据待辨识参数对待优化问题影响的大小，将所有参数进行动态分组，依据影响由大到小的顺序，利用连续蚁群算法依次对各组参数进行寻优，确定各组参数的范围，最后对所有参数进行小范围精细搜索，从而使算法最终收敛到最优解。求解结果表明，该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶纵向运动水动力参数，验证了算法的有效性。

参数辨识；分阶段搜索；连续蚁群；纵向运动

1 引 言

船舶运动模型描述了船舶在运动过程中对控制输入（舵角）的响应特性，了解和掌握船舶运动模型是对船舶进行操纵控制的前提条件，也是研究船舶操纵性能和设计自动舵的基础。船舶运动模型获得的方法主要包括：细长船理论，切片理论、半经验方法以及最近提出的一种采用参数辨识的方法。由于参数辨识方法能够实时辨识，从而使船舶在航行过程中可以实时更新模型，能够更好地控制船舶的航行，因此，通过辨识方法获得的船舶水动力参数就有重要的实际应用意义。……