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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107065575A(43)申请公布日2017.08.18(21)申请号201710431976.8(22)申请日2017.06.09(71)申请人武汉理工大学地址430070湖北省武汉市洪山区珞狮路122号(72)发明人赵东明朱楷周浩柳欣(74)专利代理机构湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102代理人张惠玲(51)Int.Cl.G05B13/04(2006.01)G05D1/10(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法(57)摘要本发明公开了基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,包括如下步骤:步骤1:对无人艇在水平面方向进行了三自由度简化,将水视为理想液体,建立无人艇系统模型,根据无人艇运动模型和动力学模型,推导出无人艇的航向控制模型;步骤2:将人工蜂群算法应用于无人艇的航向控制模型的参数识别中,根据无人艇在实际情况下的实验数据,并将数据进行预处理,利用人工蜂群算法得到待辨识的参数值,确定航向控制模型。本发明的优点在于:人工蜂群算法,不受非线性模型的限制,只依据待辨识系统的输入/输出数据对,通过机器学习得到一个描述系统输入/输出相关联的非线性映射。CN107065575ACN107065575A权利要求书1/2页1.基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:对无人艇在水平面方向进行了三自由度简化,将水视为理想液体,建立无人艇系统模型,根据无人艇运动模型和动力学模型,推导出无人艇的航向控制模型;步骤2:将人工蜂群算法应用于无人艇的航向控制模型的参数识别中,根据无人艇在实际情况下的实验数据,并将数据进行预处理,利用人工蜂群算法得到待辨识的参数值,确定航向控制模型。2.根据权利要求1所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:还包括如下步骤:步骤3:利用航向控制模型进行仿真模拟,将得到的模拟结果与实际数据进行对比,对模型参数辨识的有效性进行验证。3.根据权利要求1~2中任意一项所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2中所述人工蜂群算法包括如下步骤:步骤2.1:种群初始化;步骤2.2:计算蜜源收益度;步骤2.3:雇佣蜂搜索;步骤2.4:跟随蜂搜索;步骤2.5:侦察蜂搜索;步骤2.6:求解出当前最优解并进行记录。4.根据权利要求3所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.1中:所述种群初始化的算法:随机产生xij(i=1,2,3,…,SN,j=1,2,3,…,D)个解,即蜜源;其中:SN为雇佣蜂和跟随蜂的总和;D为解向量的维数。蜜源由下式随机产生:其中:和分别为xij取值的下限和上限。5.根据权利要求4所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.2中:所述计算蜜源收益度计算方法:收益度由下式决定,保留收益度较高的一半解,并与雇佣蜂一一对应:其中:Fi为目标函数;yi为实际航行数据;yiden为辨识数据;为实际航行数据的平均值;N为采样数。2CN107065575A权利要求书2/2页6.根据权利要求5所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.3中:所述雇佣蜂搜索方法:对当前第T代雇佣蜂种群中的一个目标蜜源随机选择蜜源r∈[1,2,…,SN/2](r≠i)逐维进行交叉搜索,产生新的蜜源vij:其中:φij为-1到1的随机变量,并对新产生的蜜源vij和目标蜜源通过下式进行收益度比较:7.根据权利要求6所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.4中:所述跟随蜂搜索方法:跟随蜂根据下式按照轮盘赌的选择方式选择已寻找到较优蜜源的雇佣蜂进行跟随8.根据权利要求6所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.5中:所述侦察蜂搜索方法:当搜索次数trial大于阈值limit时,如果存在且不是当前最优解,则蜜源xij就会被放弃,相应的雇佣蜂也会变成侦察蜂,根据下式去寻找新的蜜源:9.根据权利要求4~8中任意一项所述的基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法,其特征在于:所述步骤2.6中:求解出当前最优解并进行记录,然后返回到步骤1.3,使种群进化到下一代并反复循环,直到T=Tmax。3CN107065575A说明书1/6页基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的参数辨识方法技术领域[0001]本发明涉及无人艇航向控制模型参数辨识技术领域,具体涉及基于人工蜂群算法的无人艇航向控制模型的