基于自适应神经网络的UUV航速控制仿真研究

针对无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的航速控制问题,提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应神经网络控制算法。引入RBF神经网络来估计建模误差和海流干扰,并设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证了系统的航速误差收敛到零。仿真试验结果表明设计的控制器在航速控制过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性及海流干扰,且控制参数易于调节。     

基于UUV动力学模型的实时海流估计方法研究

提出了一种基于UUV模型的海流估计方法。结合UUV的动力学模型,根据实际系统状态与模型系统状态得到UUV航行环境的海流信息,避免了海流估计对开环操纵性试验的依赖。此外,针对模型与各个传感器间的时间、空间异步问题,采用了数据融合理论中常用的插值法进行时空配准。最后,通过多次UUV试验数据验证了该方法的有效性,并与用最小二乘法得到的海流信息作对比。结果表明,该方法具有较强的工程意义。     

海洋环境对UUV作战使用影响研究

UUV的航行安全和所装载的武器、探测设备作战效能受海洋环境影响很大,是确定 UUV航线和深度等具体方案时需重点考虑的因素。从海流、海况、内波、声场特征和密度跃层5个方面论述它们对 UUV的影响,建立海流对 UUV航速和航向影响的数学模型,并对模型进行计算分析。结果表明,对海洋环境加大研究至关重要。     

海洋环境对UUV作战使用影响研究

UUV的航行安全和所装载的武器、探测设备作战效能受海洋环境影响很大,是确定UUV航线和深度等具体方案时需重点考虑的因素。从海流、海况、内波、声场特征和密度跃层5个方面论述它们对UUV的影响,建立海流对UUV航速和航向影响的数学模型,并对模型进行计算分析。结果表明,对海洋环境加大研究至关重要。     

基于逆流抵近策略的UUV路径优化算法

针对水下无人航行器(UUV)在特定海域深度下执行多目标识别处理的路径规划问题,考虑逆流抵近策略及海流对UUV绝对航速影响,基于蚁群算法建立了一种综合优化路径迁移距离、转向角度及路径迁移时间指标的UUV作业路径规划算法。在区间路径转移概率和适应度函数计算中,采用雷达图分析方法,构建了综合考虑路径长度、转向角度及航行时间三种指标的无量纲能见度函数和适应度函数,解决了路径规划中多指标优化时加权系数难以确定的问题。路径规划仿真结果证明了建立的UUV路径优化算法的有效性。     

基于多学科设计优化的UUV总体组合优化方法

无人水下航行器(UUV)是多学科交叉的复杂耦合系统,采用多学科设计优化(MDO)可以大大缩短UUV研发周期,提升UUV总体性能。针对UUV的总体设计,开展模块化学科划分,建立各学科分析模型。由于UUV总体系统属于多变量高维空间,单一的优化方法并不能得到全局范围的最优解,采用序列二次规划法结合自适应模拟退火法以及序列二次规划法结合多岛遗传算法的组合优化设计方法,基于协同优化策略,开展以UUV总重量为主优化目标的多学科设计优化,并利用仿真分析对优化后的UUV结构强度与稳定性进行校验。由优化设计的结果可以看出,UUV满足各个子系统约束的前提下,有效地减小了UUV总重量。     

UUV航迹跟踪的双闭环Terminal滑模控制

针对模型参数不确定及存在外界海流扰动情况下全驱型无人水下航行器(UUV)的航迹跟踪问题,提出了一种双闭环Terminal滑模控制方法。首先,为了防止UUV位置和姿态跟踪控制出现超调量过大的问题,在外环中引入位置和姿态负反馈,设计了UUV的参考速度作为镇定UUV位置和姿态跟踪误差的虚拟控制律。然后,在内环中将虚拟控制律作为跟踪目标。考虑到传统滑模控制会出现"抖振"现象,采用Terminal滑模控制方法,在消除"抖振"的同时,使滑模面上的速度跟踪误差在有限时间内收敛到稳态。最后,运用Lyapunov稳定性理论证明了该双闭环Terminal滑模控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能够实现UUV对空间航迹的精确跟踪。     

基于自适应反步法的欠驱动UUV空间路径点跟踪控制

解决了一类欠驱动UUV系统在空间6自由度运动中的路径点跟踪控制问题。首先采用拉格朗日方程的形式,建立UUV的6自由度运动学模型和动力学模型,并基于Line-of-sight法建立欠驱动UUV的路径点跟踪误差模型;然后提出了基于反步法设计满足动力学限制的综合控制器,设计自适应律以抵消海流的干扰,并基于Lyapunov理论证明了所设计控制器的稳定性;最后仿真结果验证了该控制器的有效性,实现了欠驱动UUV三维空间的路径点跟踪控制。     

海底对无人水下航行器水动力性能的影响

为了保证无人水下航行器（UUV）近海底作业时的安全性及作业效率,需要分析海底对UUV水动力性能的影响。基于计算流体力学（CFD）方法对UUV靠近海底时的水动力参数进行求解,通过数值模拟UUV近海底附近的流场,得到了UUV阻力系数和升力系数随雷诺数、距海底的距离和攻角3个参数的变化规律,并针对UUV受到的阻力、吸引力以及流场特性的变化进行具体分析。结果表明,在距离海底一定范围内,UUV受到的阻力和吸引力都会增大,吸引力更为明显,这为UUV的实际工作提供了一定指导。     

UUV航向机动中拖曳线阵阵形及左右舷分辨

针对UUV拖曳线阵航速较慢,在遇到海流或航向机动进行左右舷分辨时,线阵阵形畸变现象导致的测向精度变化问题,通过采用Ablow和Schechter提出的缆索偏微分控制方程组对拖曳线阵的阵形变化进行数值求解,采用经典的波束形成方法获得拖曳线阵声呐发生阵形畸变后的波束响应曲线,对海流导致的线阵偏航、UUV航向机动导致的线阵畸变现象引起的波束响应变化进行仿真分析。结果表明：在稳定的侧向海流作用下,线阵发生偏转但基本维持直线型阵列,对目标方位的估计精度影响较小,但线阵探测获得的目标方位与目标相对UUV航向的方位有稳定偏差角度（线阵方向与UUV方向的夹角）,无法解决左右舷模糊的问题。在UUV进行航向机动时,线阵发生畸变弯曲,波束主瓣有所变宽,一定程度增加了目标方位估计的误差,但可获得对镜像源较好的抑制效果,实现了对目标的左右舷分辨。     

UUV导航系统故障模式危害性灰色分析

进行故障模式危害性分析涉及的信息多为一些不确定信息,分析结论通常为定性结论,较难用数学公式计算出数值结果。文章将灰色评估理论和专家评估方法相结合,对水下航行器（UUV）导航系统故障模式的危害性进行综合评估分析,得到导航系统各种故障模式危害性的定量分析结论,用于指导对故障的改进。     

基于对线控位策略的UUV回收运动控制研究

研究了水下坞舱回收UUV (Unmanned Underwater Vehicle) 过程中的运动控制问题,详细介绍了坞舱搭载回收UUV的原理,建立了UUV回收中的数学模型。提出了一种基于对线控位策略的回收方法,通过一个双参考点的定位控制来实现UUV的回收。设计了UUV回收的位置和姿态的灰色预测PID控制器,以减小UUV回收控制中的超调量和调整时间。仿真验证结果表明了对线控位策略对于坞舱回收UUV是可行的,所设计的灰色预测PID控制器可以实现UUV回收的精确控制。     

UUV协同探测的现状与发展前景

分析UUV协同探测的特点和分类方法，介绍国外UUV协同探测的应用现状，在此基础上，说明UUV协同探测的发展前景及所需的通信、导航等关键技术。     

UUV编队协同探测行动中的网络易损性问题

文章研究了UUV编队在执行协同探测任务时的网络易损性问题。描述了UUV编队网络模型,引入了基于节点介数的多尺度易损性评估法,提出一种评估UUV编队在执行协同探测任务时的网络易损性的方法,给出了相关的分析步骤,并举例进行说明。     

新型模糊PID控制在UUV操纵上的研究

水下航行器的操纵控制是较难控制的系统,其非线性强,惯性大,模型不确定.传统PID控制已经不能适应这种复杂对象的控制.模糊控制引入了人的思维及专家的经验,能够很好的弥补PID控制的不足.本文研究的Fuzzy PI＋ Fuzzy ID型控制器结合了PID控制与模糊控制的优点,它根据误差的变化实时调整PID的参数,以达到良好的控制效果.仿真试验表明,Fuzzy PI ＋Fuzzy ID型控制器反应速度快,超调量小,过渡时间短,鲁棒性好,可以适用于水下航行器的操纵控制.     

基于海浪干扰滤波器的UUV近水面深度控制

针对UUV在近水面航行过程中海浪波动对深度计测量造成较大干扰进而影响深度控制效果的问题,设计一种带有海浪干扰滤波器的UUV深度控制方法。分析UUV海试中深度控制性能,选取合适的参数设计海浪干扰滤波器并验证了其滤波效果。考虑到PID控制器参数选择难的问题,采用遗传算法对其控制参数实现在线自整定。最后将实时海浪加入到UUV深度控制系统进行仿真实验,并将仿真结果与海试数据对比,结果表明本文提出的方法可有效的抑制海浪干扰,改善UUV近水面深度控制效果,具有一定的工程实际意义。     

基于免疫遗传算法的水下无人平台航路规划

为克服遗传算法在水下无人平台航路规划应用中存在的问题,提出了基于免疫遗传算法的水下航路规划问题.仿真结果表明,这种算法能够有效地提高航路规划的计算速度和保证航路规划的质量.     

军用UUV的发展与应用前景展望

UUV作为一种独具特色的水下作战力量,正在成为一种新的作战平台,受到各国海军的关注。文章在详细论述了uUV发展现状及其使命任务的情况下,结合潜艇武器系统的特点就军用UUV的组成、布放与回收、作战使用模式以及需要解决的关键技术进行了详细的论述,并展望了其未来发展前景。