潜航器轨迹跟踪与航向预测算法

海况条件较差时,基于水下单点GPS定位系统的潜航器实时定位有较大测量误差,不利于潜航器的轨迹跟踪与航向预测。针对误差服从高斯分布的水下单点GPS定位系统,提出基于改进型扩展卡尔曼滤波算法的GPS跟踪方法和基于回归分析算法的航向预测方法。通过测试与仿真,对定位设备采集到的数据进行对比分析,试验结果表明,上述算法显著提高了轨迹测量精度与航向跟踪能力,准确绘制出了潜航器的实时航行轨迹与航向预测线,可应用于潜航器的轨迹跟踪项目中。     

潜航器轨迹跟踪与航向预测算法

海况条件较差时,基于水下单点GPS定位系统的潜航器实时定位有较大测量误差,不利于潜航器的轨迹跟踪与航向预测。针对误差服从高斯分布的水下单点GPS定位系统,提出基于改进型扩展卡尔曼滤波算法的GPS跟踪方法和基于回归分析算法的航向预测方法。通过测试与仿真,对定位设备采集到的数据进行对比分析,试验结果表明,上述算法显著提高了轨迹测量精度与航向跟踪能力,准确绘制出了潜航器的实时航行轨迹与航向预测线,可应用于潜航器的轨迹跟踪项目中。     

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。     

基于连续滑模控制的水下无人航行器航向跟踪研究

本文提出在构建模糊水下无人航行器运动学模型的前提下,设计一款基于时变干扰观测器的连续滑模控制器。干扰观测器把系统误差及外界干扰等效到控制端,连续滑模控制器通过切换控制量使系统趋于平衡点。该控制器可快速响应,且对于模型参数变化及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。此外,将直线、正弦波及自定义曲线设置为预定航向,通过Matlab/Simulink进行仿真验证水下无人航行器是否可以实现在复杂水域下的轨迹跟踪,达到航向控制目的。     

多船并行航行轨迹精准控制算法研究

传航行轨迹精准控制算法在多船并行情况下,由于计算中没有区分航线航向,造成航行精准度较低,为此提出多船并行航行轨迹精准控制算法。构建船舶轨迹精准控制模型,根据船舶航行目的生成船舶运行轨迹,以实际航行轨迹为基础计算船舶定位航线,分别计算船舶直线航行控制轨迹以及曲线航行控制轨迹,完成多船并行航行轨迹精准控制算法设计。设计仿真实验,通过模拟使用环境,将提出算法与传统算法进行比较,实验结果表明提出方法计算的航行精准度更高,证明研究方法具备有效性。     

自主式无人水下航行器航向自适应滑模控制

无人水下航行器是未来水下战场的重要武器装备,对其运动控制的研究得到广泛关注,其中航向控制的实现是研究的热点问题。对无人水下航行器六自由度动力学方程进行简化,得到横向运动动力学方程,并将偏航角作为控制对象,采用滑模控制的方法实现对航向角的跟踪控制,并引入自适应机制在线估计未知参数,减小参数不确定性对稳定性的影响。通过对控制算法的仿真,结果表明了控制器设计的正确性。     

基于预测控制的水下自航器抗海浪变深控制分析

水下自主航行器在近水面航行中存在着深度跟踪和姿态控制较为困难的问题。为此，首先建立了自主航行器的近水面三自由度运动数学模型，然后设计了无迹卡尔曼滤波器实现对系统状态的估计；接着，利用斯特林内插法在变动的工作点处对自主航行器模型进行近似线性化，并根据线性化后的模型设计预测控制器，实现自主航行器的变深运动控制。经过仿真实验，验证了滤波器对自主航行器近水面运动状态估计的准确性以及预测控制器在抗海浪扰动上的控制效果。仿真结果表明，带有无迹卡尔曼滤波器的预测控制器可以快速、准确的实现自主航行器的深度跟踪控制与姿态控制，且具有响应速度快，对外部扰动鲁棒性强的特点。     

自主水下航行器自适应S面三维轨迹跟踪的仿真验证

[目的]旨在研究非线性六自由度自主水下航行器（AUV）的轨迹跟踪问题。[方法]为此,设计三维轨迹变前视距离视线（LOS）导引律,利用李雅普诺夫稳定性判据证明此导引律的稳定性,使用设计的自适应S面控制算法对AUV的航向角、纵倾角和纵向速度进行控制。然后,以REMUS 100 AUV为例,利用Matlab软件分别对AUV的航向角、纵倾角和纵向速度控制及其空间直线、曲线轨迹跟踪进行仿真,以验证所提导引律的有效性。[结果]结果表明：对于非线性控制而言,相比于传统的S面控制,自适应S面控制可降低控制参数整定的难度,抗干扰能力更强;而且,相比于传统的LOS导引律,所提导引律可使AUV更快地跟踪上参考轨迹。[结论]所设计的轨迹跟踪控制算法能够实现对AUV的三维轨迹跟踪,并改善AUV的操纵性。     

基于大数据分析的水下航行器运行轨迹规划模型研究

传统水下航行器轨迹规划计算处理过程中,受到自身算法逻辑参数影响,建模数据计算涵盖不够严谨,无法对小概率误差轨迹进行引入分析,从而导致航行器预判轨迹出现偏离。针对问题产生原因,提出基于大数据分析的水下航行器运行轨迹规划模型研究。首先,对传统模型计算算法进行修正,引入MFT样条差值规划算法对构建模型轨迹数据进行优选规划计算;接着引入迭代多项轨迹构造算法,对规划模型数据进行轨迹模型构建计算;最后,通过对构建模型进行仿真数据测试。通过与传统模型的对比证明提出构建的轨迹模型能够解决传统模型存在的问题与不足。     

一种水下航行器运动自导航及轨迹跟踪方法

水下航迹是水中运动物体的重要参数之一,通过航迹可以推算出水中运动目标的航速、回转半径等信息。本文介绍一种针对于水下自主航行器运动自导航及轨迹跟踪的方法及其工程实现,该方法采用声学定位原理,可以使水下自主航行器自身和船载指挥平台精确掌握航行器在水下的位置信息,对于自主航行器自身实现自导航和位置修正以及岸站指挥人员即时掌握水下自主航行器在水下的位置、速度及机动情况等态势信息有重要意义。     

基于全弹道控制分析的水下航行器攻击模型视景仿真*

研究并建立高空滑翔水下航行器的虚拟现实的视景仿真系统,分析水下航行器全弹道控制并在视景仿真平台下实现水下航行器全弹道多状态攻击轨迹模型。高空滑翔水下航行器姿态变化快,背景参数复杂,视景仿真中会出现局部模型快速变化或者模型分离的难题。提出采用DOF和Switch节点相结合的方法,利用其Matlab Simulink仿真模型,计算高空滑翔水下航行器的六自由度数据,通过Matlab的“To Workspace”模块将六自由度数据输出并存档。在VC＋＋6．0环境下编写Vega应用程序,读取运动参数,应用LOD技术在不降低显示速度的同时提高仿真视觉效果。仿真实验和测试效果表明,系统实能实现水下航行器在空中滑翔、低空突防、滑翔翼脱离以及水下攻击等多状态的水下航行器运动弹道轨迹和视景仿真效果,以及运动控制参数的同步跟踪,不再会因局部模型快速变化和模型分离而失真。为分析空投滑翔水下航行器的运动轨迹提供了数据支撑和视景平台支持,对展开高空滑翔水下航行器的弹道控制研究和试验具有重要价值。     

水下航行器变舵角滑行阻力数学建模分析

水下航行器变舵角行进过程中,受不同行进方式下的滑行阻力影响,造成能耗较高。为此,提出水下航行器变舵角滑行阻力数学建模分析方法。利用Ansys ICEM软件完成水下航行器的数值建模,并设定模型参数以及工况,在此基础上构建航行器的数学模型。在变舵角行进过程中根据构建的数学模型分析水下航行器的受力变化情况;通过控制水翼转角改变水下航行器的舵角,分析变舵角工况下水下航行器在水平运动、下潜运动和上升运动过程中受到的阻力。     

海流随机干扰下水下目标追踪航行器轨迹实时规划研究

目前提出的水下目标追踪航行器轨迹规划方法,抗干扰能力差,导致规划结果实时性较差。为解决该问题,提出海流随机干扰下水下目标追踪航行器轨迹实时规划方法。确定水下航行器轨迹控制理论,构建控制模型。设置定位矩阵,分析定位精度,同时研究位置、纵向速度、旋转角速度以及横向速度,并设置实时规划方案。实验结果表明,给出的海流随机干扰下水下目标追踪航行器轨迹实时规划方法能够有效提高抗干扰能力,增强规划结果的实时性。     

水下航行器水下障碍规避性能分析与仿真

水下航行器的障碍躲避是提高水下航行器生存能力的关键技术,针对信息融合跟踪算法避障容易误差偏差和局部收敛的问题,提出一种基于Kalman滤波量化融合规避的水下航行器水下避障算法。构建水下航行器的运动系统方程,采用方位信息的量化融合方法进行自适应路径规划,结合Kalman滤波进行障碍信息的干扰抑制,采用强跟踪滤波实现障碍参量信息量化融合规避,实现水下航行器水下障碍躲避。仿真结果表明,采用该方法进行水下航行器避障,能有效规避障碍目标,提高对障碍物的方位估计精度,有效规避的准确概率达到最优。     

复杂动态环境下船舶操纵系统避障自适应控制方法

为使船舶方向舵角与航向角之间物理夹角与航迹转向角数值变化趋势保持一致,实现船舶精准避障,提出复杂动态环境下的船舶操纵系统避障自适应控制方法。根据船舶避障过程,规划待通过的船体安全行进路线,完成复杂动态环境下的船舶操纵系统避障轨迹建模。建立船舶操纵运动方程式,根据运动坐标值的自适应转换原理,实现对船舶避障轨迹的精准控制。实验结果表明,自适应避障方法可将方向舵角和航向角的夹角与航迹转向角间的最大差值控制在10°以内,符合准确避障的船舶航行需求。     

人工智能技术舰船航行自动控制研究

传统舰船航行自动控制功能主要通过算法对定义舰船轨迹数据与舰船航行数据综合分析计算,根据计算结果对PID自动控制器下达控制指令来完成自动控制操作。此种控制模式受到算法定义逻辑限制存在一定的控制误差,无法真正做到舰船航行的精准控制。为解决上述问题,提出人工智能技术的舰船航行自动控制研究。首先对舰船航行轨迹进行模型计算,接着对舰船PID控制数据进行模型计算。最后,通过人工智能技术对航向轨迹与PID控制数据进行关联计算,得到精准的舰船航行控制数据。通过对比实验对提出的控制方法与传统控制方法进行对比,数据证明提出方法的控制精准度高于传统自动控制系统。     

水下航行器组合导航蔽障控制器的设计与实现

为了提高水下航行器的蔽障性能,进行组合导航蔽障控制器优化设计。针对水下航行器导航中容易出现横滚误差的问题,提出一种基于横滚小扰动误差补偿的组合导航蔽障控制算法,构建水下航行器组合导航蔽障控制对象模型,进行控制约束参量分析,设计组合导航蔽障的运动方程和控制目标函数,采用小扰动误差补偿方法进行横滚误差抑制,提高控制精度,在纵向运动的弹道模型下实现控制器的优化设计。仿真结果表明,采用该控制方法进行水下航行器组合导航蔽障控制的误差较小,收敛性和鲁棒性较好,性能优越。     

水下航行器极区内对准以及格网导航技术

为克服水下航行器在极区航行时地理经线收敛导致的航向角定义失效、定位计算失效等问题,设计了格网惯性导航算法编排方案,以直接获得格网航向,并采用ECEF位置坐标代替传统经纬度进行水下航行器定位。对格网惯性导航的误差进行建模,并据此设计了格网惯导系统的"速度匹配"传递对准算法,以满足水下航行器在极区的对准需求。仿真结果表明,在格网惯性导航下,采用高精度惯性器件,15 min内水平姿态角误差小于0.5′,方位姿态角误差小于0.2′,水平速度误差小于0.5 m/s,ECEF坐标系下的位置误差全程小于200 m;应用"速度匹配"传递对准算法,水平失准角在10 s内即可收敛到1.5′以内,同时,加速对方位失准角有激励作用,30 s内方位对准精度在4′以内。     

多船并行航行轨迹精准控制算法研究

多船并行时,为精准控制船舶按照期望轨迹航行,研究多船并行航行轨迹精准控制算法。构建多船并行航行模型,分析多船并行航行位置与速度信息、动力控制量信息后,从首摇转矩与螺旋桨转速调节的角度,研究轨迹控制方法。将需控制轨迹的船舶当下位置与速度信息、期望位置与信息,作为基于位置与速度调节的多船并行航行轨迹控制算法的控制样本,计算当下位置与速度的误差值后,由模糊控制算法整定航行轨迹控制器3种控制参数,输出位置控制量、速度控制量,作为船舶首摇转矩、螺旋桨转速控制量,实现多船并行航行轨迹精准控制。实验结果表明：使用此算法,理想工况中多船并行航行位置与期望位置、航行速度与期望速度均一致;恶劣工况中多船并行航行轨迹的X轴位置误差、Y轴位置误差均小于0.2 m,轨迹控制结果精准。     

最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制

现有的舰船航向保持非线性控制在建模过程中最多只能包含3个自由度,导致舰船航向控制不精准。为此设计一种最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制方法。首先使用局部最小二乘支持向量机对航行中的舰船进行建模,能够描述出舰船实际航行中的6个自由度,并使用等式约束代替不等式约束,引入反馈校正环节,弥补缺陷,完成模型的构建。在控制算法的设计中,使用模型训练误差均平方值代替松弛变量,且训练过程只需要求解一个线性方程组,简化了运算,使用动态抗饱和补偿器得到最优参数,实现舰船航向保持的非线性控制。通过仿真实验结果表明,使用本文控制方法控制船只的航向角和舵角,控制精度更高,效果更好。