吕帮俊 黄 斌 明廷涛 彭利坤

(海军工程大学动力工程学院1) 武汉 430033) (上海地区装备修理监修室2) 上海 200136)

0 引 言

在潜艇或水下航行器设计过程中，必须对其操纵和控制性能进行系统的仿真和测试，这些都依赖于精确数学模型的建立.而水下航行器数学模型中大量的水动力和力矩项，将显著影响其性能预报结果，因此必须对描述其水动力和力矩的系数进行准确估计[1].在设计阶段，模型试验和计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)是获取水动力系数的主要手段，对于实际的水下航行器来说，实尺度试验结果无疑是最为可靠与可信的，但由于其相对较高的成本而不受青睐.水下航行器运动模型中的水动力系数主要可分为两类，其中的惯性类水动力系数，也即附加质量通常可以采用细长体理论进行估算，且能获得足够的精度，因此，影响模型预报精度的核心是粘性类水动力系数，尤其是其中的一阶项也即水动力导数对模型计算结果的影响尤为突出[1]，大量的研究工作致力于解决这一具有挑战性的问题.其中，系统识别(system identification,SI)理论，以相对较小的代价即可在线或离线辨识出高精度的水动力系数，成为水下航行器设计阶段获取水动力系数的一种强大且实用的方法[2-4].将基于SI理论的辨识方法与水动力系数测试或自航模试验相结合，已成为利用试验数据建立系统精确数学模型的有力手段[5].

Kalman[6]基于两步贝叶斯过程，即预测更新与测量更新，提出了卡尔曼……