翁震平，顾 民，刘长德

（中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

基于二阶自适应Volterra级数的船舶运动极短期预报研究

翁震平，顾 民，刘长德

（中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

针对随机海浪作用下船舶运动的非平稳、非线性特性，文章提出了基于卡尔曼（Kalman）滤波原理的非线性二阶Volterra级数自适应预报模型。通过把Volterra级数核向量作为状态向量，利用随机游动模型建立系统的状态方程，一步Volterra级数预报模型作为系统的观测方程，从而进一步提高了Volterra级数模型的核估计的收敛速度。同时验证了利用AIC准则对Volterra级数预报模型定阶的可行性，通过迭代法实现了自适应多步预报。仿真结果表明文中提出的基于Kalman滤波算法的自适应预报模型应用于船舶运动极短期预报是可行的，该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。

卡尔曼滤波；二阶Volterra级数；AIC准则；船舶运动预报

1 引 言

船舶在航行过程中，由于受海浪、海风等环境因素影响，不可避免地会产生摇摆，尤其是在恶劣的海况下对船舶的海上作业会造成很大的隐患。如果能提前几秒或十几秒预报出船舶的运动姿态或其运动趋势，可以为重要设备的作业提供指导，从而可有效提高作业安全性，并在特定条件下可改善船舶的耐波性和适航性。

目前，国内外对船舶运动姿态建模预报都非常重视并展开了许多研究。文献[1]对国内外研究现状进行了归纳总结，其中利用时间序列分析法[2-3]对船舶运动姿态进行极短期预报越来越受到重视，这种方法的最大优点是无需知道海浪的任何先验信息和船舶航行姿态的状态方程，仅仅利用历史数据寻求规律进行预报。……