控制理论与应用

作者：葛泉波,薛子建,张明川,吴庆涛

单位：南京信息工程大学 自动化学院,南京信息工程大学 自动化学院,河南科技大学 信息工程学院,河南科技大学 信息工程学院

关键词：无人船; 宽度学习系统; 位姿预测; 变分模态分解; 哈里斯鹰优化; 鲸鱼群算法

基金：国家自然科学基金项目(62033010), 中国航空科学基金项目(2019460T5001), 江苏高校“青蓝工程”项目(R2023Q07)资助.

随着人工智能技术的发展, 在无人控制系统领域中, 智能传感器的普及使得各式的无人装备运行数据更加的丰富. 水面无人船作为无人智能装备的重要组成部分, 其关键环节就在于对其安全稳定的自主控制, 因为其结构复杂, 并且要长时间在未知的环境运作, 难免出现各种异常状态, 会直接影响无人装备的工作能力, 降低其安全性和经济性, 所以对无人船的位姿状态进行精确的预测十分必要. 本文先利用变分模态分解将时间序列数据分解成若干分量, 再采用基于宽度学习系统的方法对无人船中的几类数据进行了预测, 同时用基于鲸鱼算法与模拟退火算法改进的哈里斯鹰优化算法对宽度学习中的伪逆求解回归参数进行优化. 经仿真实验证明, 该方法在预测的准确性和训练速度方面都有一定优势.

来源：2026年第2期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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