無人滑行艇橫搖運動模式實驗分析

楊旺林，徐海通，楊松林，張 勝

(江蘇科技大學船舶與海洋工程學院，江蘇鎮江 212003）

無人滑行艇橫搖運動模式實驗分析

楊旺林，徐海通，楊松林，張 勝

(江蘇科技大學船舶與海洋工程學院，江蘇鎮江 212003）

以1艘無人滑行艇為模型，在船模不同吃水和傾斜角度的情況下進行橫搖衰減試驗，得到一系列橫搖角速度變化曲線。分別建立線性、非線性橫搖衰減運動模式系統辨識的數學模型，以系統辨識原理為基礎，確立目標函數。改編基于Visual Basic 6.0的遺傳算法系統辨識程序，通過2種系統對無人滑行艇橫搖的試驗數據分別進行辨識，驗證所改編程序的可行性。選取典型的小角度和大角度的辨識結果，對2種數學模型下的辨識結果進行比較。得出對于無人滑行艇，非線性數學模型的辨識結果較好的結論。

無人滑行艇;橫搖運動模式;船模試驗;系統辨識

0 引言

滑行艇在高速航行時，僅部分艇底接觸水面，其重量大部分靠水動力作用產生的升力支承。當滑行艇處于滑行狀態時，吃水遠小于靜浮狀態，遇到洶濤時會發生嚴重的顛簸，有時還會出現在2個波峰間飛躍的現象［1］。目前，對滑行艇的運動預報多集中在阻力和升力方面［2－4］。對于滑行艇水動力分析的方法主要有實驗分析和數值模擬2種［5］。

橫搖是船舶在波浪中最容易發生的運動形式，而且在各種搖蕩運動中幅值最大。因此對于滑行艇橫搖運動的預報同樣很重要。模型試驗是預報橫搖運動的有效方法。而基于優化的系統辨識方法在三體船模、五體船模及復合型船模橫搖運動［6－9］實驗分析中均得到較為理想的應用。

本文對無人滑行艇模型橫搖運動模式的實驗分析，根據橫搖中動平衡原理，建立線性和非線性2種橫搖衰減運動模式的數學模型，分別確定相關設計變量及目標函數，改編基于Visual Basic 6.0遺傳算法系統辨識程序。通過2種系統對無人滑行艇橫搖的試驗數據分別進行辨識。根據實驗曲線和辨識曲線的較好擬合情況、較小的辨識相對誤差，驗證所改編程序的可行性。根據所選小角度及大角度情況下，非線性數學模型辨識結果較好，得出非線性數學模型更適合于分析滑行艇靜水橫搖衰減運動的結論。

1 無人滑行艇實驗模型及實驗內容

1.1 實驗模型

本次實驗選用江蘇科技大學船模室的1艘無人滑行艇模型，其主尺度見表1，橫剖面見圖1。

表1 無人滑行艇模型尺度參數Tab.1 Unmanned planing boatmodel scale parameter

圖1 無人滑行艇模型橫剖面圖Fig.1 The Cross-sectional view of the Unmanned planing boatmodel

1.2 實驗內容

試驗在江蘇科技大學波浪水池中進行。其步驟如下:

1）將船模放置于水池中遠離池壁，使船模處于正浮狀態，待船模穩定后讀取船模的初始角度;

2）給船模施加外力，使船模向一側傾斜角度φ(5°，10°，15°，20°），釋放外力的同時利用 Mti－ G軟件開始采集數據，船模自由橫搖直到再次穩定后停止采集數據。讀取Mti－G軟件讀取的橫搖角度數據;

3）變化船模排水量 (0.029 56m3，0.049 56m3），重復步驟1和步驟2;

MTi－G是1個集成GPS信號的微型慣性測量系統。通過內部微處理器的處理，輸出姿態和航向信息。通過實時卡爾曼濾波提供準確的位置和速度信息。

圖2 無人滑行艇橫搖自由衰減實驗Fig.2 The hydrostatic experiment of roll

圖3 MTi－G微型AHRS慣性測量系統Fig.3 Mti－GMicro AHRSSystem

2 無人滑行艇橫搖運動辨識模型及辨識方法

基于以上數學模型，改編基于Visual Basic 6.0的遺傳算法系統辨識程序。遺傳參數的設定采用實數編碼，每個基因長度為20，初始種群數為300，迭代次數為4 000，交叉率為0.8，變異率為0.10。

3 實驗結果分析

3.1 分析方案

以線性、非線性數學模型的辨識系統，分別對初始傾角為5°，10°，15°，20°時所采集數據進行系統辨識，獲得辨識數據。將所獲辨識數據分別與相應實驗數據擬合。

1）選取初始傾角5°，20°，分別作為小角度和大角度橫傾的代表。

2）在初始傾角為5°時，對比2個數學模型即線性、非線性的辨識、擬合結果，以擬合曲線和相對誤差為對比標準。

3）在初始傾角為20°時，對比2個數學模型即線性、非線性的辨識、擬合結果，以擬合曲線和相對誤差為對比標準。

4）分析以上對比得出結論。

5）對結論作初步理論說明。

3.2 分析過程

圖4 5°自由橫搖衰減時對角速度曲線Fig.4 Roll angular velocity decay correspond to angular velocity at5°

表2 5°自由橫搖衰減時線性、非線性誤差對比Tab.2 The error comparison of the linear and nolinear fitting curves of roll angular velocity decay correspond to angular velocity at20°

圖5 20°自由橫搖衰減時對角速度曲線Fig.5 Roll angular velocity decay correspond to angular velocity at20°

表3 20°自由橫搖衰減時線性、非線性誤差對比Tab.3 The error comparison of the linear and nolinear fitting curves of roll angular velocity decay correspond to angular velocity at20°

當初始傾角為5°時，即小角度;初始傾角為20°時，即大角度。對無人滑行艇模型自由衰減運動的角速度曲線進行研究，比較線性、非線性數學模型下的辨識曲線擬合情況，可明顯看到:非線性數學模型下的辨識曲線擬合較好，與實驗曲線幾乎重合。隨機抽取某段時間內的實驗值和辨識值求得其相對誤差，線性與非線性情況下相比:線性的相對誤差較大，在10%以內;而非線性的相對誤差很小，均在3%以內。

對于線性、非線性數學模型所得不同結果，初步分析認為:對于無人滑行艇，沿首尾、型深方向曲率變化較常規型船大，且舭部防濺條突出于船體，因此漩渦阻尼等非線性阻尼較大，所以在建立數學模型對無人滑行艇的橫搖自由衰減運動進行辨識時，必須考慮非線性阻尼，建立非線性數學模型，此點在發生大角度橫搖時尤為必要。

4 結語

本文通過無人滑行艇橫搖自由衰減運動實驗，獲得8組不同初始橫搖角度和吃水的橫搖角速度變化曲線。基于Visual Basic 6.0的遺傳算法系統辨識程序，進行改編，以線性、非線性橫搖衰減運動數學模型為變量，分別對所得到角速度變化曲線進行擬合。選取小角度5°為代表，大角度20°為代表，分別對比并分析2種數學模型下的辨識擬合曲線和相對誤差，得出以下結論:

1）無人滑行艇靜水橫搖存在非線性阻尼;

2）對于無人滑行艇靜水橫搖衰減運動的辨識分析，非線性數學模型比線性數學模型好;

3）基于非線性數學模型改變的辨識程序適用于對無人滑行艇靜水橫搖衰減的分析。

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Experimental analysis of rollmotion mode of unmanned p laning boat

YANGWang-lin，XU Hai-tong，YANG Song-lin，ZHANG Sheng
(School of Naval Architecture and Ocean Engineering，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang 212003，China）

In this paper，the author took an unmanned planting boat as a model and conducted a series of roll decay test on condition that the ship model was in different drafts and tilt angle.Finally，The author got a series of roll angular velocity curve and established respectively mathematicalmodel of linear and nonlinear roll decaymotion mode system identification.Based on the principle of system identification，the author established the objective function.Then the author adapted the genetic algorithm of system identification program based on Visual Basic 6.0，and through the two kinds of systems，the author identified respectively the test data of the rollmotion of the unmanned planting boatand confirmed the feasibility of the adapted program.selecting the identification result of typical small angle and large angle and comparing the identification result of the two mathematical models，the author drew a conclusion that for the unmanned planting boat，the identification result of nonlinearmathematicalmodel is better.

unmanned planting boat;rollmotion mode;ship model test;system identification

U674.942

A

1672－7649(2014）04－0027－04

10.3404/j.issn.1672－7649.2014.04.005

2013－07－22;

2013－08－13

楊旺林(1988－），男，碩士研究生，研究方向為船舶與海洋工程結構物設計制造。