船舶操纵性是船舶的重要性能之一,并在某种程度上决定着船舶航行的经济性和安全性。根据国际海事组织IMO (International Maritime Organization,IMO)制定的“船舶操纵性标准”,船舶在设计阶段就应该对其操纵性进行预报。目前,船舶操纵运动数学模型加计算机仿真的方法是在船舶设计阶段进行船舶操纵性预报和评估的一种较为实用和有效的方法。采用该方法的前提条件是数学模型的建立,而更为关键的是如何确定数学模型中的众多参数。多年来,现代控制理论中的系统辨识技术在船舶操纵性研究中取得了显著的进展,充分表明它是一种相当有效的方法。本文的主要研究内容是对实验室的一艘模型船进行建模。通过在大连海事大学“心海湖”对模型船进行的Z形操舵试验,得到了其输入(舵角)和输出(首向角)数据,并利用小波去噪技术对试验数据进行了滤波。研究中采用了几种经典的系统辨识方法,包括最小二乘法、扩展Kalman滤波算法、增广最小二乘法,并对增广最小二乘法进行了改进,将增广矩阵用于梯度校正算法,提出一种结合增广最小二乘法和梯度校正法的混合辨识算法。结合试验数据和以上几种辨识算法,分别对船舶二阶、三阶响应模型进行了辨识,最终确定船舶操纵运动方程中的参数并进行预报。数学模型是对实际系统的近似描述,不可能对实际情况作出精确的模拟,我们只需找到模型类中的最优模型。经过对各个模型的预报结果和试验结果的分析比较,有力地证明了增广最小二乘梯度校正混合算法的有效性和优越性。