基于支持向量机的水下运载器平面操纵运动建模

上海交通大学学报（自然版） ›› 2012, Vol. 46 ›› Issue (03): 358-362.

基于支持向量机的水下运载器平面操纵运动建模

徐锋a, 邹早建a, b, 宋鑫a

(上海交通大学a. 船舶海洋与建筑工程学院； b. 海洋工程国家重点实验室，上海 200240)

收稿日期:2010-11-30 出版日期:2012-03-30 发布日期:2012-03-30
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（50979060, 51079031）

Modeling of Underwater Vehicles’ Planar Maneuvering Motion Based on Support Vector Machines

XU Feng-a, ZOU Zao-Jian-a, b , SONG Xin-a

(a. School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering; b. State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)

Received:2010-11-30 Online:2012-03-30 Published:2012-03-30

摘要/Abstract

摘要： 应用卡尔曼滤波器对水下运载器操纵运动仿真试验数据进行预处理，应用最小二乘支持向量机(LSSVM)对水下运载器的平面操纵运动方程进行参数辨识，并与传统的最小二乘法(LSM)的结果进行比较，验证了LSSVM应用于水下运载器操纵运动建模的有效性.

关键词: 卡尔曼滤波, 水下运载器, 支持向量机, 参数辨识

Abstract: At first, Kalman filter was adopted for data preprocessing of underwater vehicle’s simulation test. Then, least square support vector machines was applied to identifying the coefficients in the equations of planar maneuvering motion of underwater vehicles. The identification results were compared with those by using traditional least square method. It proves that the least square support vector machines is more effective.

Key words: Kalman filter, underwater vehicle, support vector machines, parameter identification

中图分类号:

U 661.33

徐锋a, 邹早建a, b, 宋鑫a. 基于支持向量机的水下运载器平面操纵运动建模[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2012, 46(03): 358-362.

XU Feng-a, ZOU Zao-Jian-a, b , SONG Xin-a. Modeling of Underwater Vehicles’ Planar Maneuvering Motion Based on Support Vector Machines[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2012, 46(03): 358-362.

参考文献

［1］田亚杰, 边信黔. 应用全局最小二乘法辨识AUV运动参数［J］. 控制理论与应用, 2006, 25(2): 47.
TIAN Yajie, BIAN Xinqian, Identification of hydrodynamic parameters of AUV with the total least squares method［J］. Control Theory and Applications, 2006, 25(2): 47.
［2］Alessandri A, Caccia M, Indiveri G, et al. Application of LS and EKF techniques to the identification of underwater vehicles［C］//IEEE Conference on Control Applications. NJ: IEEE Press, 1998: 10841088.
［3］刘建成, 刘学敏, 徐玉如. 极大似然法在水下机器人系统辨识中的应用［J］. 哈尔滨工程大学学报, 2001, 22(5): 14.
LIU Jiancheng, LIU Xuemin, XU Yuru. Application of maximum likelihood to identification of underwater vehicle［J］. Journal of Harbin Engineering University, 2001, 22(5): 14.
［4］Van De Ven P, Flanagan C, Toal D. Identification of underwater vehicle dynamics with neural networks［C］//Ocean04  MTS/IEEE TechnoOcean04 Conference Proceedings. Kobe, Japan:［S.N.］, 2004: 11981204.
［5］Vapnik V N. Statistical learning theory［M］. New York: John Wiley & Sons, 1998.
［6］罗伟林, 邹早建. 基于最小二乘支持向量机的船舶操纵运动建模［J］. 系统仿真学报, 2008, 20(13): 33813384.
LUO Weilin, ZOU Zaojian. Modeling of ship manoeuvring motion using least squares support vector machines［J］. Journal of System Simulation, 2008, 20(13): 33813384.
［7］Lee S K, Sohn K H, Byun S W, et al. Modeling and controller design of mantatype unmanned underwater test vehicle［J］. Journal of Mechanical Science and Technology, 2009, 23(4): 987990.

编辑推荐 0

Metrics

阅读次数

全文

539

HTML			PDF

最新录用	在线预览	正式出版	最新录用	在线预览	正式出版
0	0	0	0	0	539

来源	本网站	其他网站

次数	29	510
比例	5%	95%

摘要

3255

最新录用	在线预览	正式出版

0	0	3255

来源	本网站	其他网站

次数	347	2908
比例	11%	89%

[1]	姜俊豪, 陈刚. 驾驶机器人转向操纵的动态模型预测控制方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(5): 594-603.
[2]	赵勇, 苏丹. 基于4种长短时记忆神经网络组合模型的畸形波预报[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(4): 516-522.
[3]	窦怡彬, 陈昂, 陆云超, 刘陆广, 李宗阳. 基于Levenberg-Marquardt算法的材料温度相关热物性参数辨识[J]. 空天防御, 2022, 5(2): 17-26.
[4]	高红莲, 尤杰, 曹松银. 基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(11): 1447-1452.
[5]	张文佳, 马辛. 深空探测器接近段自主导航的滑动窗口自适应滤波方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(11): 1461-1469.
[6]	施裕升, 王晓科, 周宇泰, 蒋国韬, 徐天洋. 基于卡方检验与SVM的多雷达抗欺骗干扰方法[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 108-114.
[7]	肖冉, 魏子清, 翟晓强. 基于支持向量机的办公建筑逐时能耗预测[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(3): 331-336.
[8]	董祥祥, 吕润妍, 蔡云泽. 基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(9): 881-889.
[9]	朱东, 姜萍萍, 颜国正, 王志武, 韩玎, 赵凯, 华芳芳, 姚盛健, 丁紫凡, 周泽润. 人工肛门括约肌系统便意感知重建[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(8): 771-777.
[10]	陶正瑞, 党嘉强, 徐锦泱, 安庆龙, 陈明, 王力, 任斐. 基于支持向量机回归的曲面零件涡流测距标定方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(7): 674-681.
[11]	徐彬彬, 洪榛, 赵磊, 俞立. 网络化倒立摆系统的偏差攻击及其检测方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(7): 697-704.
[12]	刘昊东, 张庆振, 郭云鹤, 茅佳雯. 基于递推最小二乘法的变体飞行器模型参数在线辨识[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 103-110.
[13]	崔乃刚, 蔡李根, 荣思远. 基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 1-8.
[14]	姚来鹏, 侯保林, 刘曦. 采用摩擦补偿的弹药传输机械臂自适应终端滑模控制[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(2): 144-151.
[15]	胡晓强，仲训昱，张霄力，彭侠夫，何荧. 基于支持向量机辅助的四轴陀螺两级故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(11): 1151-1156.