用于动力定位船舶运动预测的混合模型算法

作     者：贾存超 魏汉迪 肖龙飞 李琰 周长根 郭桦 

作者机构：上海交通大学海洋工程国家重点实验室 上海交通大学海南研究院 国能远海航运有限公司 国家能源集团航运有限公司 

出 版 物：《上海交通大学学报》 (Journal of Shanghai Jiaotong University)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：08[工学] 082402[工学-轮机工程] 0824[工学-船舶与海洋工程] 

基　　金：国家自然科学基金(42206192,52031006) 深远海全天候驻留浮式研究设施研发专项(SSZX22002) 

主　　题：动力定位 运动预测 混合模型 长短期记忆 

摘      要：在海洋环境的动力定位场景中，准确预测船舶运动对于提供作业预警信息和运动补偿支持至关重要。针对该场景下船舶运动变化迅速且呈现强非线性的难点，本研究结合物理模型和数据驱动模型的优势，提出了一种船舶运动预测混合模型算法。该混合模型采用物理模块对船舶运动进行初步预测，并通过纠偏模块修正误差。在此基础上，引入控制力预测模块实现物理模块参数的更新以提高预测精度。研究中采用动力定位模型试验数据用于混合模型的训练和测试，并针对预测时长和训练样本数量对模型性能开展深入评估。结果表明，针对纵荡、横荡、首摇运动，混合模型预测未来15 s运动的精度相比长短期记忆(LSTM)网络提高了15%～57%，在运动波峰波谷处的提升最为明显，且在处理分布不均的数据集时具有更强的预测稳定性。综上所述，混合模型具有更高的精度和稳定性，有望为海洋环境中的动力定位作业提供更准确、更稳定的预警信息和运动补偿支持。