克服外部环境相关性局限的船舶运动预测——相关性分析阶段
引言伴随全球航运贸易的持续增长,船舶航行安全已成为业界日益关注的核心议题。海上船舶的姿态受多重环境因素综合作用,如海浪和风力的动态影响,其运动状态呈现复杂多变性。船舶的运动姿态通常通过六个自由度来精确刻画,包括艏摇、横摇、纵摇、垂荡、横荡及纵荡【李荣宗,张超群.基于长短期记忆模型的船舶横摇运动预测】。在这六个自由度中,横摇运动因其对航行安全构成的潜在威胁最为显著而备受重视。特别是在遭遇纵向波浪时,船舶极易产生大幅度横摇,且其运动特性往往表现出显著的非线性和固有的难以预测性。这种剧烈的横向摇晃可能在短时间内迅速加剧,甚至诱发危险的参数横摇现象,导致其幅度和频率的异常波动,从而极大地增加船舶倾覆或失稳的风险。鉴于船舶横摇运动的复杂性及其对航行安全的深远影响,准确获取并理解船舶实时姿态数据及其与外部环境,特别是与海浪特征之间的耦合关系显得尤为关键。传统的船载传感器虽能提供船舶姿态信息,但其与诱发横摇的主导因素——海浪之间的直接关联性分析仍有待深入。在此背景下,本研究首先探索船舶姿态运动数据与环境波浪雷达数据之间的内在相关性,通过对这两种异构数据源进行融合与深入分析,我们期望能够揭示海浪要素( ...