滑行挺運動姿態(tài)預(yù)報

1、基于灰色系統(tǒng)的滑行艇運動姿態(tài)預(yù)報基于灰色系統(tǒng)的滑行艇運動姿態(tài)預(yù)報摘要摘要：為了盡量減少由一個滑行艇的不穩(wěn)定造成的危害，運動預(yù)測模型是必不可少的。本文利用灰色系統(tǒng)理論中的MGM（1，N）模型預(yù)測的可行性分析根據(jù)據(jù)滑行艇運動特點，進(jìn)行了數(shù)值模擬實驗。滑行艇的，遞推公式，提出了參數(shù)矩陣的MGM（1，N）模型。使用這個公式，數(shù)據(jù)可以實時更新沒有顯著增加計算的復(fù)雜性。數(shù)值模擬顯示的結(jié)果，使用MGM（1，N）模型預(yù)測是可行而實用的預(yù)測。因此，在這項

2、研究中所提出的方法能夠反映滑行艇運動機(jī)制成功，并有合理和有效的預(yù)報和趨勢分析功能。關(guān)鍵詞：滑行艇MGM（1，N）模型的遞推公式短時預(yù)報文章編號：16719433（2011）020240061介紹介紹滑行艇是一種高速艇在于最其重量由船體產(chǎn)生的動水壓力而航行。如今，滑行艇已被廣泛應(yīng)用于它的優(yōu)勢，如出色的機(jī)動性，低成本，等等。然而，由于對船體的沖擊力是大的，海豚運動出現(xiàn)在海浪較高的時候出現(xiàn)。它會導(dǎo)致適航滑行艇下降嚴(yán)重，其航行海域大大限制。此外

3、，滑行艇具有較高的垂直重心控制的要求。因此，短時預(yù)報技術(shù)需要預(yù)測準(zhǔn)確實時地指導(dǎo)滑行艇的預(yù)先安排。根據(jù)結(jié)果的預(yù)測，相應(yīng)的可以采取的措施，還可以設(shè)計有效的自動控制滑行艇的系統(tǒng)。這些措施和自動控制系統(tǒng)將大大改善滑行艇的穩(wěn)定性和速度。和最重要的是，它會大大降低事故發(fā)生率。受多種因素的影響，滑行挺在實際海況復(fù)雜的工藝。這是一個復(fù)雜的系統(tǒng)。在實際海上滑行艇的運動特性條件，尤其是在惡劣海況下，一般是隨機(jī)的，非線性的。因此，它難以采取的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行滑行

4、艇模型預(yù)測。目前，預(yù)測其縱向運動的主要方法工藝包括地帶理論為基礎(chǔ)的方法，如，修改的條法和Zarnic的非線性模型，求解NavierStokes方程的方法，時間序列分析法等。由于水的升降被忽略，準(zhǔn)確的預(yù)測效果滑行艇的議案無法實現(xiàn)由帶理論。高速船運動模擬是通過求解NavierStokes方程需要建立移動網(wǎng)格，特別的方式和大計算量。因此，它是很難實現(xiàn)實時預(yù)報精度需要進(jìn)一步改善。時間序列分析方法需要海量數(shù)據(jù)和預(yù)測精度低?？偨Y(jié)起來，目前還沒有有效

5、的方法來預(yù)測真實的滑行艇的運動。據(jù)滑行艇在實際波浪上的運動特性，本文采用灰色系統(tǒng)理論中的MGM（1，N）的模型來研究高速滑行艇運動。根據(jù)實時需求的預(yù)測，本文還提出了一個參數(shù)的遞推公式MGM（1，N）模型的矩陣。2灰色系統(tǒng)理論和灰色系統(tǒng)理論和MGM（1，N）的模型）的模型2.1灰色系統(tǒng)理論灰色系統(tǒng)理論灰色系統(tǒng)理論是由鄧力軍教授創(chuàng)立于1982年，如果一個系統(tǒng)具有層次、結(jié)構(gòu)關(guān)系的模糊性，動態(tài)變化的隨機(jī)性，指標(biāo)數(shù)據(jù)的不完備或不確定性，則稱這些特

6、性為灰色性。具有灰色性的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。該理論已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。因為高速滑行艇的特點和隨機(jī)性，預(yù)測的議案滑行艇使用的原始數(shù)據(jù)的方法是不現(xiàn)實不可靠的。這種情況與灰色系統(tǒng)理論的特點符合。因此，該方法利用灰色系統(tǒng)理論預(yù)測滑行艇的議案，將具有重要的理論意義和實踐意義。2.2米高梅（1，N）模型這個n維的擬合和預(yù)測公式向量可以得到解決這個微分方程微分方程組和逆運算：且2.3參數(shù)的矩陣遞推公式參數(shù)的矩陣遞推公式MGM（1，N）的模型）的模型雖然使用

7、MGM（1，N）的模型來預(yù)測高速加速的滑行艇，新近獲得的數(shù)據(jù)也需要在及時處理。每一個新的數(shù)據(jù)組應(yīng)結(jié)合前的數(shù)據(jù)。同時，因為灰色系統(tǒng)的特點，更多的原始數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致一個更壞的預(yù)測效果，對過往的數(shù)據(jù)應(yīng)該被淘汰后，新的數(shù)據(jù)添加到模型中。當(dāng)原始數(shù)據(jù)已被更改，參數(shù)矩陣MGM（1，N）模型，應(yīng)重新計算。參數(shù)MGM（1，N）的矩陣模型是由最小二乘法估計的。估計的參數(shù)矩陣一次使用所有數(shù)據(jù)。在2.2節(jié)的基礎(chǔ)上，MGM（1，N）的模型主計算量要取決于解決方案參

8、數(shù)矩陣。如果參數(shù)矩陣TBAM]??[??使用最小二乘法重新計算，因為計算過程，包括逆矩陣乘法，計算量將很大且影響預(yù)測的實時性要求。在確保計算的數(shù)據(jù)量將不會顯著提高后，提出一個簡單而有效的方法來估計參數(shù)矩陣。為了證明本文提出的遞推公式，相關(guān)的困境中列出以下推導(dǎo)。引理假設(shè)F和G是r和m為了平方反比分別矩陣，H和K是MR和rm階分別矩陣，然后當(dāng)是逆時，KHGF1??下面的公式定理1假設(shè)估計的參數(shù)矩陣MGM（1，N）模型建立在觀測值前m個的原始