技術(shù)特征：

1.一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.依據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：所述線性回歸模型的表達(dá)式如下式所示：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：所述根據(jù)舵角的變化特征對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分段構(gòu)建多個(gè)子模型的過(guò)程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：所述對(duì)改進(jìn)高斯混合模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的改進(jìn)高斯混合模型包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：所述通過(guò)期望最大化算法求解最大化以對(duì)數(shù)似然函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，輸出訓(xùn)練好的改進(jìn)高斯混合模型的過(guò)程如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：所述對(duì)數(shù)似然函數(shù)的表達(dá)式如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，其特征還在于：基于預(yù)測(cè)好的船舶力下一時(shí)刻流體力，對(duì)船舶的時(shí)間導(dǎo)數(shù)去求解，得到船舶下時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)包括以下步驟：

8.一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模裝置，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明一種基于高斯混合模型的船舶操縱非參數(shù)辨識(shí)建模方法，包括以下步驟：獲取船舶航行時(shí)的舵角、船舶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及船舶的運(yùn)動(dòng)力和力矩，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；根據(jù)船舶操縱運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型中船舶所受的力與力矩和船舶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)確定線性回歸模型；以舵角、力和力矩為訓(xùn)練樣本，以線性回歸模型為基礎(chǔ)，根據(jù)舵角的變化特征對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分段構(gòu)建多個(gè)子模型，得到用于船舶操縱運(yùn)動(dòng)的改進(jìn)高斯混合模型；對(duì)改進(jìn)高斯混合模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的改進(jìn)高斯混合模型；基于船舶前一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，回歸調(diào)用訓(xùn)練好的改進(jìn)高斯混合模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶力下一時(shí)刻流體力的預(yù)測(cè)；基于預(yù)測(cè)好的船舶力下一時(shí)刻流體力，對(duì)船舶的時(shí)間導(dǎo)數(shù)去求解，得到船舶下時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

技術(shù)研發(fā)人員：任俊生,焦雪超,楊宇欣,尹勇,張秀鳳,劉秀文,孫霄峰,神和龍,肖方兵,王任大,景乾峰,錢(qián)小斌,范峻豪,胡宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：大連海事大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9