• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Polish Control Conference >Autonomous Ship Utility Model Parameter Estimation Utilising Extended Kalman Filter
【24h】

Autonomous Ship Utility Model Parameter Estimation Utilising Extended Kalman Filter

机译：扩展卡尔曼滤波器的自主船舶实用新型参数估计

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, a problem of autonomous ship utility model identification for control purposes is considered. In particular, the problem is formulated in terms of model parameter estimation (one-step-ahead prediction). This is a complex task due to lack of measurements of the parameter values, their time-variability and structural uncertainty introduced by the available models. In this work, authors consider and compare two utility models based on often utilised ship model structures with time-varying parameters identified recursively using the extended Kalman Iter (EKF). The validation results have been obtained using simulation experiments in which the required information for the parameter estimation task had been generated using a cognitive model of B-481 ship. The results indicate the benefits and drawbacks, in terms of estimation accuracy and computational complexity, of using each of the investigated utility model structures.
机译：本文认为，考虑了自主船舶实用新型识别对控制目的的问题。 特别地，在模型参数估计（一步预测）方面配制了问题。 这是由于参数值缺乏测量，其时间可变性和可用模型引入的结构不确定性的复杂任务。 在这项工作中，作者考虑并基于经常使用的船舶模型结构进行两种实用新型，使用扩展的卡尔曼erter（ekf）递归地识别的时变参数。 使用仿真实验获得了验证结果，其中使用B-481船的认知模型生成了参数估计任务所需信息。 结果在估计准确性和计算复杂性方面，使用每个研究的实用新型结构来表示益处和缺点。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号