基于二元LSTM神经网络的船动积分位移预测算法研究

摘要：在海况环境下,进行船舶运动预测时。由于惯性传感器采集系统本身的电学特性,会产生偏移误差,严重影响一般预测方法的准确性。针对这一问题,在常规LSTM神经网络的基础上,设计改良了一种二元的LSTM网络架构。在船舶运动仿真平台上进行模拟船舶升沉运动实验,并通过惯性传感系统测量仿真平台实时积分位移进行计算验证。验证统计该网络预测结果峰差值均方差0.64%,均值均方差0.42%,峰值均方差0.57%,证实该网络较常规LSTM在船舶运动预测领域具有更好的针对性和适应性,更准确的还原预测实际的船舶运动轨迹。     

基于EMD-LSTM模型半潜平台运动极短期预报

半潜平台在复杂海洋环境作用下,会发生不规则的六自由度运动响应。这种平台运动的不规则性和随机性对平台作业、栈桥控制以及直升机起落等造成极大的不确定和未知风险。因此,在极短期内准确快速预报平台运动响应对深海浮式平台作业和设备安全具有重要的实际意义。然而目前针对浮式平台运动响应的计算主要是基于势流理论,对确定波浪激励下的平台一阶运动和二阶慢漂运动进行求解,计算的时效性不能满足实际需求。此外,还需要对入射波浪时历进行准确预报,导致平台运动响应准确计算更加困难。针对上述难题,提出了基于EMD-LSTM模型进行平台运动极短期预报的方法。该方法以半潜平台模型试验数据为研究对象,首先对平台运动响应的时间序列进行预处理,接着采用经验模态分解算法(EMD)将时间序列分解成相对平稳的分量,再利用长短期记忆(LSTM)神经网络可以处理复杂非线性长时间序列的优点,对时间序列进行训练预测,最后进行仿真,同时与传统LSTM模型与EMD-BP模型进行对比,仿真结果表明基于EMD-LSTM模型的平台极短期预报方法精度较高,该方法是可行的,具有工程应用的实际意义。     

基于Newton法优化ARMA模型参数的船舶升沉运动预测研究

为解决波浪补偿系统中时延现象导致的控制性能下降问题,通过建立Newton-ARMA模型提前预测船舶升沉运动来消除时延现象。首先设计卡尔曼滤波器对船舶升沉运动加速度信号进行降噪滤波处理;然后使用加速度二次积分模块将加速度信号转换为位移信号;最后建立自回归滑动平均(ARMA)模型,并使用牛顿(Newton)法对模型参数进行优化,得到船舶升沉运动的Newton-ARMA预测模型。仿真结果表明,Newton-ARMA模型对船舶升沉运动的预测时间可达10 s,预测误差随着预测时间的增加而增大; Newton-ARMA模型对二级海况、三级海况和四级海况下的船舶升沉运动平均预测精度分别达到89.43%、88.53%以及87.78%,远高于ARMA模型对船舶升沉运动预测的精度,说明采用Newton法优化ARMA模型参数可以显著提高船舶升沉运动的预测精度,也即Newton-ARMA模型对控制波浪补偿系统时延具有较好的补偿效果。     

新型双船起重拆除平台试验研究

拆除大型海上结构物是一项非常复杂且充满挑战的工程。现提出一种新型海上平台拆除方案,该方案利用三条半潜船来代替具有重型起重装置的单一船舶,通过两艘相同的半潜船将平台上层建筑托起,随后运至第三艘半潜船上完成平台拆除。在风浪流作用下,半潜船和平台的所处方位和运动姿态一直处于动态变化中,这对船舶调节压载的稳定性以及双船运动的同步性提出了要求。为了确保该方案的高效性和安全性,设计了一套完整的模型试验装置,包括船舶模型、平台拆卸辅助设备、六自由度运动采集与分析系统、控制系统、无线通讯系统以及测量系统。开展了相应的水池试验,试验结果验证了双船起重拆除平台方案中双船协同运输这一关键环节的可行性和安全性。     

一种新概念潜浮平台操纵性仿真研究

新概念潜浮平台是一种全新的船型,在建造实船之前对其操纵性能进行全面评估非常重要.首先在模型操纵性试验和理论分析的基础上建立考虑波浪干扰力和力矩作用的平台操纵运动数学模型,并用Simulink建立图形化的动力学仿真程序.基于该程序对水面和水下各种操纵情况进行仿真和分析,并就平台在波浪中的操纵性进行研究.仿真结果表明该平台具有良好的操纵性能,从而验证了设计,并为今后运动控制系统的设计提供了一个验证平台.     

基于PCA/LSTM的海底观测网电力系统 供电海缆故障定位

海底观测网电力系统供电海缆易发生绝缘故障,由于其在海底极端环境下运行,实现高精度的电缆故障定位,对于降低其维修成本至关重要。基于海底观测网电能监控系统实时采集的电气测量参数,本文提出了基于主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的供电海缆高阻故障定位方法,先使用PCA进行数据降维,再将处理后的数据输入LSTM网络进行训练,捕获多源数据的时间特征,挖掘电力系统故障特征与电气参数之间的对应关系,实现海缆故障精确定位。通过在海底观测网原型系统上的实验证明,该方法经K折交叉验证方法(K-fold Cross Validation, K-CV)验证,准确率可达91%左右,故障定位误差约为0.4 km。     

水下拖曳航行器水动力和拖缆姿态仿真分析

水下拖曳航行器是被广泛应用的水下监测平台。为掌握水下拖曳航行器的水动力及其拖揽姿态,文章通过CFD仿真分析计算其零攻角下的阻力系数,并通过多刚体-球铰模型建立其运动数学模型,分析不同航速下拖曳系统的总拉力、拖缆长度和航行器位置等的参数变化。研究结果表明：随着船舶航速的变化,拖曳系统各项参数变化的差别很大;在200 m深度时,6 kn航速相比4 kn航速的总拉力增加73%,而所需的拖缆长度仅增加1%。该数学模型可对不同航速下的水下拖曳系统的总拉力和拖缆姿态等做出预测,为拖曳系统设计提供技术支撑。     

深水Spar钻井生产储卸油平台涡激运动及其影响研究

针对应用于中国南海的新型深水Spar钻井生产储卸油平台进行了涡激运动特性与影响的研究。对该平台进行涡激运动拖曳试验,根据规范和动力学分析得出平台的拖曳力系数和升力系数,通过比较南海流速分布情况与平台涡激运动与流速关系发现:该平台在一般海况下即可发生幅值为10 m左右的涡激运动;对平台进行水池模型试验,进一步验证涡激运动拖曳试验结果并分析平台运动性能,对平台受到的脉冲拖曳力和升力载荷进行了初步校验。通过模型试验对平台涡激运动特性有了初步认识,发现在百年一遇条件下,平台脉动拖曳力载荷与升力载荷比为1∶3;一年一遇条件下,平台脉动拖曳力载荷与升力载荷比为1∶1。根据试验结果对数值模型进行了修正并与试验值进行比较,比较结果表明经过修正后的计算结果与试验结果取得了良好的一致性。比较了全尺度下涡激运动对于平台系泊系统和平台水平位移的影响,结果表明:涡激运动的存在使得Inline方向系泊张力增加5%,并使得系泊缆受力分布产生变化,位移增加27%;Between line方向张力增加15%,位移增加2.5%。涡激运动对于平台极限张力以及极限漂移出现方向还有待进一步研究。涡激运动对于平台系泊系统疲劳寿命的影响还需进一步研究。     

基于ARIMA与LSTM的海岸带地面沉降预测方法

快速的地面沉降是一种地质灾害,它关系到社会的可持续发展,甚至威胁人类的生命财产安全。InSAR技术可以获取地表长时间、大范围的形变数据,可用于分析潜在的地面沉降问题,为预防地质灾害提供了一种可靠手段。如何基于InSAR数据对地面沉降进行预测,一直是研究人员关注的重点方向和难题。为此,本文在前人对地面沉降预测研究的基础上,提出了一种将差分移动平均自回归(ARIMA)模型与深度学习中的长短期记忆单元(LSTM)模型相结合的地面沉降预测方法,即利用InSAR得到的形变量数据与ARIMA模型预测结果作差,然后利用LSTM对该差值进行训练与预测。以杭州湾2017—2019年InSAR监测数据为例验证了该方法,结果表明,与传统的单一预测算法相比,本文方法的均方根误差至少减小了2.23 mm,平均绝对误差至少减小了0.98 mm,平均预测精度至少提升了15.19%,验证结果证实了本文方法的可行性,为地面沉降预警工作提供了新的思路和方法。     

船舶动力定位系统的预测模糊控制

在船舶动力定位中采用预测模糊控制策略,即通过自校正滤波与Ｋａｌｍ ａｎ 滤波得到系统低频运动位置偏差与相应速度的预测值作为模糊控制器的输入,以实现对其在水平面内的运动控制。因为基于系统模型的滤波器输出最终是经模糊化后输入至模糊控制器的,于是可大大降低对系统建模的精度要求,控制器本身具有强的鲁棒性。仿真结果说明了该策略的可行性及良好的控制性能。     

Ship motion measurement filter design

A procedure is presented for designing Kalman filters to measure linear and angular ship motion parameters using realistic models of the ship motion dynamics. The design is based on the state space modeling of ship motion dynamics. The designed filters exhibited significant accuracy improvement (order of magnitude) over filters which do not model ship dynamics. The sensitivity of the filter mechanization to mismodeling of dynamics is investigated. Bounding filter design techniques are used to minimize the effects of mismodeling. The particular measurement system investigated consisted of linear and angular accelerometers in a strapdown mode. The design techniques are also applicable to inertial instruments in a stable inertial platform mode.     

动态海面上方船舶六自由度运动仿真

在Fudide-Krylov假设条件下,依据船舶分离建模理论在固定和运动坐标系中计算海面船只六自由度运动数学模型。主要包括:对风、浪、流的单独建模并进行矢量叠加,并在风浪流联合作用下对船舶六自由度运动构建简化的数学建模,完成实时仿真。基于Simulink和V-Realm Builder虚拟现实技术创建船舶运动模型、海洋表面环境及船只的几何模型,对船舶六自由度运动进行视景仿真,给出了有风无浪、有浪无风和风浪兼有三种情况下船只旋回路径和船舶运动轨迹。在VR视景浏览器中创建动态海面上船舶六自由度运动模型,不仅易于实现且结果逼真。得到的结果为进一步研究动态船只目标声散射特性的精确预报提供基础。     

基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。     

立柱直径比对四立柱平台涡激运动性能影响的数值研究

与单立柱平台(Spar)类似,四立柱平台在洋流作用下也容易发生涡激运动,对锚泊和立管系统的疲劳寿命产生不利影响。一种非对称半潜式平台具有两种不同尺寸的立柱,立柱直径比对非对称平台涡激运动性能的影响尚需深入研究。采用计算流体力学(CFD)方法,对直径比分别为1.0、1.5和2.0的立柱组合在两种不同角度水流作用下的运动响应进行了二维数值模拟,分析发现:立柱直径比不为1时四立柱平台也具有明显的涡激运动,其横荡运动具有显著的锁定现象;在广义折合速度定义下,与相同直径的四立柱平台相比,立柱直径比不为1时其横荡运动锁定区间变宽且滞后,横荡响应幅值的峰值具有明显差异;在所研究的直径比范围内,大直径立柱在上游时涡激运动响应比其在下游时更显著,且这种差异随着直径比变大而变大。     

基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法。算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测。为了比较和说明,以太平洋东北海盆海域和马尾藻海域的4个站点浮标数据进行实验。实验结果表明,本文提出的混合模型(VALM)将海浪高度数据分解为更平稳和更规则的子序列;可以更好的区分数据之间的重要程度,并能够携带更多信息的数据;与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和LSTM等模型进行比较,VALM模型的预测效果最好且具备一定的鲁棒性。     

基于小波变换和LSTM神经网络的格陵兰岛近海海域海平面变化预测

海平面变化包含多种不同时间尺度信息，传统的预测方法仅对海平面变化趋势项、周期项进行拟合，难以利用海平面变化的不同时间尺度信号，使得预测精度不高。本文基于深度学习的预测模型，提出一种融合小波变换（wavelet transform，WT）与LSTM （long short-term memory，LSTM）神经网络的海平面异常组合预测模型。首先利用小波分解得到反映海平面变化总体趋势的低频分量和刻画主要细节信息的高频分量；然后通过LSTM神经网络对代表不同时间尺度的各个分量预测和重构，实现海平面变化的非线性预测。基于该模型的海平面变化预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为12.76 mm、9.94 mm和0.937，预测精度均优于LSTM和EEMD-LSTM预测模型，WT-LSTM组合模型对区域海平面变化预测具有较好的应用价值。     

内孤立波下深水半潜式平台系统动力响应研究

我国南海海域海洋环境条件复杂且海水密度垂直层化现象显著,内孤立波活动频繁,因内孤立波而造成海洋开采平台破坏的案例屡见不鲜。依托水动力计算软件AQWA二次开发功能,采用Kdv方程,借助Fortran语言将深水半潜式平台立柱、浮箱、系泊系统3部分的内孤立波作用力叠加到外力项中,联合求解半潜式平台的6自由度动力响应特性。数值模拟结果表明,在内孤立波作用下,半潜式平台的运动及系泊线张力均受到了显著的影响。在不考虑系泊系统受内孤立波作用时,平台在纵荡和横荡方向上产生较大的漂移运动,最大偏移量较无内孤立波情况下增加了8倍;系泊线最大张力提高了17%,增加了系泊线断裂的风险。在考虑系泊系统受内孤立波作用时,平台的纵荡和横荡运动响应在原响应基础上继续提高15%,但是系泊线张力变化不大。内孤立波不同浪向下的平台纵荡和横荡响应相差也很明显;系泊系统合力在不同方向上的大小决定了平台不同方向上运动的大小。