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基于BRB-PSO的船舶舵机模型参数辨识方法研究

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文中提出一种基于BRB-PSO的船舶舵机模型参数辨识方法.构造关于船舶舵机模型参数的BRB-PSO辨识模型,以描述模型输入(指令舵角和实际舵角信号)与模型输出(舵机模型参数)之间的非线性关系;建立置信规则库(BRB),通过置信规则推理得到惯性权重变化量的估计值并更新惯性权重;基于该惯性权重调整粒子群算法(PSO)中粒子的速度、位置等参数,依次迭代,直到达到停止要求,实现舵机模型参数的辨识.通过与其他典型参数辨识方法的实验结果对比,进一步说明BRB-PSO辨识方法在舵机模型参数辨识方面的优越性.
Research on Parameter Identification Method of Ship Steering Gear Model Based on BRB-PSO
A parameter identification method of ship steering gear model based on BRB-PSO was pro-posed.The BRB-PSO identification model of ship steering gear model parameters was constructed to describe the nonlinear relationship between model input(command rudder angle and actual rudder an-gle signal)and model output(steering gear model parameters).The confidence rule base(BRB)was established,and the estimated value of inertia weight variation was obtained through confidence rule reasoning,and the inertia weight was updated.Based on the inertia weight,the parameters of particle swarm optimization(PSO),such as velocity and position,were adjusted and iterated in turn until the stop requirement was met,so as to realize the identification of steering gear model parameters.By comparing the experimental results with other typical parameter identification methods,the superiority of BRB-PSO identifi-cation method in parameter identification of steering gear model is further illustrated.

steering machinebelief-rule-baseparticle swarm optimizationparameters identification

徐晓滨、孙松、张雪林、何宏、高海波

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杭州电子科技大学自动化学院 杭州 310018

中国-奥地利人工智能与先进制造"一带一路"联合实验室 杭州 310018

杭州电子科技大学计算机学院 杭州 310018

武汉理工大学能源与动力工程学院 武汉 430063

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舵机 置信规则库 粒子群算法 参数辨识

浙江省重点研发计划择优推荐项目国家重点研发计划国家自然科学基金面上项目浙江省杰出青年基金

2021C030152022YFE021070052171352LR21F030001

2024

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
武汉理工大学

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

CSTPCD
影响因子:0.462
ISSN:2095-3844
年,卷(期):2024.48(2)
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