唐 刚，姚小强，胡 雄

(上海海事大学 物流工程学院，上海 201306)

船舶在海上作业时受到海浪的影响，会有明显的横摇、纵摇和升沉运动。目前，很多船舶己经具备动力定位系统，船舶的横摇、纵摇运动得到较好的控制，而升沉运动的补偿则需要通过波浪补偿装置来实现，但由于波浪补偿装置存在明显的时延问题，严重影响船舶运动的补偿精度和稳定性[1]。为了减小系统响应的时间滞后，通过对船舶的升沉运动进行预报，提前控制船舶的运动姿态，不仅能解决波浪补偿系统的时延问题还能提高船舶在海上作业的安全性及效率，在军事和民用领域具有重要价值。

船舶运动姿态预测方法主要分为频域方法和时域方法，频域方法主要有统计预报法和卷积法等[2-3]，但这些方法很难得到精确的响应核函数和波高测量函数，且运算速度较慢，因此频域方法在实际应用中逐渐消失。时域方法主要有艏前波法、卡尔曼滤波法和时间序列法等[4-7]，时域法通过船舶运动姿态的历史数据建模，预测未来较短时间内船舶的运动状态，预测精度较高且计算速度快，因此常用于工程实际中。

时间序列分析法对波浪补偿的时延具有较好的预测效果，且在线计算量小，实时性较好，同时对干扰和丢包等因素具有良好的鲁棒性。Peng等[8]使用自回归滑动平均(ARMA)模型对大型船舶姿态运动进行建模和预报，利用AIC准则确定ARMA模型的阶数，缩短了船舶运动预报的计算时间并解决了ARMA 模型阶数选择的在线估计问题。……