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(1．江南大学自动化研究所 轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122；2．中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082)

浮式海洋平台及船舶在海浪、海风等环境因素影响下，其运动是一个非线性随机过程，特别是在高海情下更加明显。运动短期预报可以提前几秒或十几秒预报出平台的运动姿态或其运动趋势，为钻杆柱的主动运动补偿以及直升机起降等作业提供作业指导，对提高平台的工作效率和运行安全性具有重要的意义。

近20年时间，利用时间序列分析法对船舶运动姿态进行极短期预报得到了长足的发展，时间序列法无需知道船舶运动姿态响应的状态方程，仅仅利用运动的历史数据寻求规律进行预报。AR模型法[1]算法简单、运行速度快，但其假设船舶在海浪中的运动姿态为一平稳的窄带随机过程，但实际海况下的船舶运动是非线性的，在预报精度上仍有待提高，艏前波法[2]建立在对即将遭遇的波浪预先测量，以及浮体对波浪激励的运动响应模型的基础上，实际使用中在测量手段上存在一定的困难。近年来，混沌时间序列的建模和预测已成为信息处理研究领域中的一个重要研究热点[3-4]。本文在递推最小二乘算法(RLS)的基础上引入小波多尺度分析法，对所测船舶运动时间序列进行预处理，将其分解为若干层近似意义上的平稳时间序列，再使用Volterra自适应预报模型对每层的单支重构信号进行预报，最后综合每层的预报值得到原时间序列的预报值。……