【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页:Matlab科研工作室

个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

在航海领域,船舶的滤波跟踪是一项至关重要的技术。特别是在风浪环境下,船舶的运动受到外部环境的影响,需要通过滤波器来对其位置和运动进行跟踪和修正。在这种情况下,基于无源滤波器的技术可以发挥重要作用,帮助船舶在复杂环境下保持稳定的运动轨迹。

无源滤波器是一种利用被动元件(如电感、电容、电阻等)构成的电路,能够根据输入信号的频率特性对信号进行滤波和处理的装置。在船舶滤波跟踪中,无源滤波器可以通过对船舶运动和环境干扰信号进行频率分析和处理,从而实现对船舶位置和运动的精准跟踪和修正。

在风浪环境下,船舶的运动受到多种因素的影响,如风力、海浪、水流等。这些因素会导致船舶的位置和速度产生变化,给船舶的滤波跟踪带来了挑战。基于无源滤波器的技术可以通过对这些外部干扰信号进行滤波和处理,提取出船舶运动的真实信号,从而实现对船舶运动的准确跟踪。

除此之外,无源滤波器还具有结构简单、成本低廉、易于实现等优点,适合在船舶滤波跟踪中进行应用。通过合理设计滤波器的参数和结构,可以实现对不同频率成分的信号进行有效分离和处理,从而提高船舶滤波跟踪的准确性和稳定性。

在实际应用中,基于无源滤波器的船舶滤波跟踪系统可以通过对船舶运动和环境干扰信号进行实时监测和处理,实现对船舶位置和运动的精准跟踪和修正。这对于保障船舶的安全航行和提高航行效率具有重要意义,对于船舶的自主导航和智能控制也具有重要的应用前景。

总之,基于无源滤波器的技术可以在风浪环境下实现船舶滤波跟踪,帮助船舶在复杂环境下保持稳定的运动轨迹。随着航海技术的不断发展和完善,相信基于无源滤波器的船舶滤波跟踪技术将会得到更广泛的应用和推广,为航海领域的发展和进步做出新的贡献。

部分代码​

% %船舶已知参数% m=705;Iz=469.21;xg=0.138;% %未知参数,需要辨识% Xdu=-54;Ydv=-270;Ydr=0;Ndv=0;Ndr=-27;%附黏水质量% Xu=-6.503;Xuu=-35.84;Xuuu=-475.178;%纵向阻尼参数% Yv=-8.007;Yr=-65.25;Yvv=-982.744;Yvr=-22.815;Yrv=-21.735;Yrr=-93.15;%横向阻尼参数% Nv=0.2817;Nr=-17.1;Nvv=106.824;Nvr=2.16;Nrv=3.51;Nrr=-20.25;%艏向阻尼参数% MRB=[m 0 0;0 m m*xg;0 m*xg Iz];% MA=[-Xdu 0 0;0 -Ydv -Ydr;0 -Ndv -Ndr];% DL=[-Xu 0 0;0 -Yv -Yr;0 -Nv -Nr];%船模参数%% 线性矩阵M=MM;D=DD;%% 环境力参数%浪载荷[Forwavsur,Forwavswa,Forwavyaw]=wavefunction(etaship);EW=[Forwavsur,Forwavswa,Forwavyaw]'/1000;% 风载荷计算及流向的转换Vrw=[Vw*cos(btaw-etaship(3));Vw*sin(btaw-etaship(3));0];Vrb=nuship-Vrw;gama=abs(atan2(Vrb(2),Vrb(1)));% EE=windload(gama,norm(Vrb(1:2)));%风载荷[Forwinsur,Forwinswa,Forwinyaw]=windfunction(nuship);EE=[Forwinsur,Forwinswa,Forwinyaw]'/1000;Vrc=[Vc*cos(btac-etaship(3));Vc*sin(btac-etaship(3));0];vrc=nuship-Vrc;%船舶相对流速的速度% %% D的非线性部分% DNL=[-Xuu*abs(vrc(1))-Xuuu*vrc(1)*vrc(1),0,0;0,-Yvv*abs(vrc(2))-Yrv*abs(vrc(3)),-Yvr*abs(vrc(2))-Yrr*abs(vrc(3));0,-Nvv*abs(vrc(2))-Nrv*abs(vrc(3)),-Nvr*abs(vrc(2))-Nrr*abs(vrc(3))];% CRB=[0 0 -m*(xg*nuship(3)+nuship(2));0 0 m*nuship(1);m*(xg*nuship(3)+nuship(2)) -m*nuship(1) 0];% CA=[0 0 Ydv*vrc(2)+Ydr*vrc(3);0 0 -Xdu*vrc(1);-Ydv*vrc(2)-Ydr*vrc(3) Xdu*vrc(1) 0];%% 相对流速加速度和固定加速度S=[0 -1 0;1 0 0;0 0 0];vrc_dot=nushipp_dot-nuship(3)*S'*Vrc;%%  模型du=-inv(Tuu)*u+inv(Tuu)*uc;u=du*T+u;xship=etaship(3);Rship=[cos(xship) -sin(xship) 0;sin(xship) cos(xship) 0;0 0 1];% nushipp_dot=inv(MRB)*(tau+EE+Rship'*b-DL*vrc-DNL*vrc-CRB*nuship-CA*vrc-MA*vrc_dot);nushipp_dot=inv(MB)*(Bu*u+Rship'*b+EE+EW-D*vrc-MA*vrc_dot);nushipp=nushipp_dot*T+nuship;nuship=nushipp;etashipp_dot=Rship*nushipp;etashipp=etashipp_dot*T+etaship;etaship=etashipp;etaship(3)=rem(etaship(3),2*pi);end

⛳️ 运行结果

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第1张图片

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第2张图片

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第3张图片

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第4张图片

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第5张图片

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码_第6张图片

参考文献

本程序参考以下中文EI期刊,程序注释清晰,干货满满。

[1] 杨成龙.基于指令滤波和螺旋算法的船舶轨迹跟踪控制器设计[D].大连海事大学[2023-12-03].

[2] 卜德华,徐海祥,李文娟,等.基于非线性无源滤波器的船舶动力定位仿真[J].武汉理工大学学报, 2013, 035(010):69-73.

[3] 赵艳茹.基于MATLAB的无源滤波器的设计[J].电子世界, 2013(13):2.DOI:CNKI:SUN:ELEW.0.2013-13-127.

[4] 王永建,杨宣访,陈永嘉.基于无源性理论的船舶动力定位滤波器设计[J].舰船科学技术, 2018, 40(11):5.DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2018.11.032.

​ 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

你可能感兴趣的:(滤波跟踪,matlab,开发语言)