半稳态海况下基于船舶运动的自适应海况估计

环境监测信息是保障复杂海洋工程作业（如离岸吊装、动力定位等）安全实施的关键基础，其中波浪载荷是浮式结构物所受的主要外部激励来源。准确的海况估计（Sea State Estimation, SSE）不仅能够显著提升作业效率，而且是辅助实时决策与风险控制的重要支撑。波浪浮标类比法（Wave Buoy Analogy, WBA）利用船舶运动响应反演波谱能量分布，由于无需额外传感设备、具有良好的工程适应性，已逐渐发展为海洋工程领域重要的实时监测手段之一。

传统 WBA 方法通常建立在广义平稳过程假设之上，在长时间观测中多采用固定 30 min 窗口进行人工分段处理。然而，真实海洋环境具有显著的非平稳与时变特征，平稳性假设的简化容易使海况估计在演化过程中产生滞后与不确定性。尤其在波谱反演这一高度敏感的病态逆问题中，微小的响应谱偏差便可能被放大，从而导致估计结果失真，进而影响工程决策的可靠性。

针对上述问题，本文提出了一种基于小波变换的自适应分割方法，用于半平稳演化海况（semi-stationary sea states）的实时监测。首先构建参数连续漂移的演化海况模型，通过随机变点与线性内插描述真实海域中连续而非离散的时变特性。随后引入连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）替代传统短时傅里叶变换（STFT），利用其时频窗口随频率自适应变化的特性，在保证低频分量频率分辨率的同时提升高频分量的时间分辨率，从而增强对海况演化过程的解析能力。在此基础上，结合剪枝精确线性时间算法（Pruned Exact Linear Time, PELT），通过最小化代价函数与惩罚项，实现对船舶多自由度运动响应（Heave、Roll、Pitch）中变点的自动检测与分段。

数值仿真结果表明，该方法能够准确识别海况的演化阶段。在 40 组典型工况下，自适应分段策略在均方误差（MSE）指标上均显著优于传统固定 30 min 分段方法。研究结果为 WBA 在实时海况监测与工程应用中的稳健性提升提供了有效的信号处理途径与理论支撑。

相关研究成果以“Estimating Semi-stationary Sea States through Wavelet-based Adaptive Segmentation of Ship Motions”为题，发表在《Ocean Engineering》。论文第一作者为清华大学深圳国际研究生院博士生张泰瑜，通讯作者为上海交通大学副教授任政儒。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.124030