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申请/专利权人：青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学

摘要：本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于船舶运动频谱的安稳期概率统计方法及系统。该方法通过船舶运动时历获取频谱信息，通过随机过程的统计学分析，利用概率论的联合分布以及马尔科夫链理论建立船舶运动安稳期概率模型，利用历史数据完成航行作业的提前规划以及实际作业中安稳期概率的计算。本发明能够提前在船舶进入某海域作业前给出满足作业要求的安稳期发生概率，同时能在作业前的一段时间内给出安稳期出现的概率，为海上船舶的航行作业计划提供辅助决策。

主权项：1.一种基于船舶运动频谱的安稳期概率统计方法，其特征在于，该方法通过船舶运动时历获取频谱信息，通过随机过程的统计学分析，利用概率论的联合分布以及马尔科夫链理论，建立船舶运动安稳期概率模型，利用历史数据完成航行作业的提前规划以及实际作业中安稳期概率的计算；具体包括：S1，读取船舶运动的历史时历数据，获得船舶的不同自由度下的运动时历数据，分别对读取的不同自由度下的运动时历数据计算自相关函数；S2，根据得到的不同自由度下的船舶运动频谱，利用辛普森法及谱矩计算公式计算谱矩；S3，在高斯分布假设，平稳、各态历经性的随机过程，线性假设对的基础下，建立船舶运动安稳期概率模型；S4，基于波高满足瑞利分布的假设以及窄谱假定下，建立船舶运动峰峰值与周期分布模型；S5，建立连续小幅运动模型，在船舶运动安稳期概率模型、船舶运动峰峰值与周期分布模型的基础上，引入马尔科夫链假设，运动峰峰值之间存在前一个运动峰峰值会对后一个运动峰峰值产生影响，并且运动峰峰值符合瑞利分布；S6，通过给定的运动峰值阈值及周期阈值，选取不同的船舶运动安稳期概率模型、船舶运动峰峰值与周期分布模型、连续小幅运动模型进行计算，并给出结果；在步骤S3中，建立船舶运动安稳期概率模型，包括：建立船舶运动峰峰值模型，某运动的时历为随机过程ζt，运动峰峰值分布为三变量的联合分布，为ζt的一阶导数，为ζt的二阶导数，随机过程的三变量联合分布的概率密度函数推导过程为： 式中，|Δ|为变量符号，m0，m2，m4分别为0阶、2阶、4阶谱矩，为联合分布函数，ζ代表随机过程在t时刻的位置，代表随机过程在t时刻的速度，代表随机过程在t时刻的加速度；单位时间内出现幅值在区间x，x+δx内运动的次数E[Nx，0]，表示为： 式中，Nx，0为幅值在区间x，x+δx内的个数，E为数学期望，dζ为随机变量ξ的微小增量，为随机变量的微小增量，为随机过程三变量的联合分布函数；幅值在区间x，x+δx内的概率为： 式中，fξx为概率密度函数，x为幅值，δx为极小的一段幅值，Nx，0为幅值在区间x，x+δx内的个数，N-∞，0为幅值在任意区间内的个数；将联合分布函数带入到上式，得到描述随机过程ζtζt幅值分布的概率密度函数，表达式为： 式中，x为幅值高度，ε为随机过程的带宽参数，erf为误差函数； 式中，z为积分函数；在步骤S4中，建立船舶运动峰峰值与周期分布模型，包括：针对运动峰峰值与周期的相关性，利用随机过程的复数表达式，推导得到无因次运动峰峰值h与无因次运动周期t的联合概率密度函数fh，t，表达式为： 式中，v为谱宽参数，因次运动峰峰值h和无因次运动周期t的计算公式如下： 式中，h为无因次运动峰峰值，t为无因次运动周期，H为原始运动峰峰值，T为原始运动周期，m1，m2分别为1阶、2阶谱矩；在步骤S5中，建立连续小幅运动模型，包括：峰峰值小于规定的PLLh为下一个运动波高小于规定的概率，PLLhr-1为PLLh的r-1次方；连续小幅运动数目为r的概率由连续r个运动峰峰值小于h高度的概率计算公式给出，计算公式为： 式中，PLh为运动峰峰值低于的概率；连续两个运动的峰峰值分别为h1，h2，连续小幅运动的条件概率PLLh通过连续小幅运动的联合概率密度函数计算得到： 式中，为规定的峰峰值，连续的两个运动的峰峰值符合二元瑞利分布；fh1，h2为连续小幅运动的联合概率密度函数，fh1，h2基于Rice的信号处理理论推导公式为： 式中，τ＝t2-t1为第一个运动达到峰值到第二个运动达到峰值的间隔时间； 式中，m0为0阶谱矩，I0z为零阶贝塞尔函数，ρτ为包络中平稳随机过程的归一化自相关函数，γt，ξt为计算过程变量。

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