基于Matlab实现无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪 论文实验报告皆可参考

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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

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.

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