UUV典型任務(wù)同步推演及位姿預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、UUV系統(tǒng)是一個“人難在回路”的復(fù)雜自主控制系統(tǒng)，采取有效的技術(shù)手段完成對UUV系統(tǒng)的航行演示對提高其安全性及可靠性具有重要意義。對UUV任務(wù)的同步推演實現(xiàn)其任務(wù)控制和任務(wù)執(zhí)行過程的模擬仿真，可為試驗人員提供一個輔助指揮決策的虛擬監(jiān)控平臺。本文以面向觀探測任務(wù)的某UUV系統(tǒng)為研究對象，研究面向典型任務(wù)下的同步推演及位姿預(yù)測（SimultaneousDemonstrationand PosturePredicting，SDAPP）技術(shù)所涉

2、及到的相關(guān)內(nèi)容和關(guān)鍵問題。
　　首先，針對UUV通信及監(jiān)控系統(tǒng)的特點，提出了面向任務(wù)的UUV同步推演系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)。從實時仿真的角度出發(fā)，詳細分析了UUV任務(wù)推演系統(tǒng)需要實現(xiàn)的功能和設(shè)計要求，對該過程中所涉及到的航行器實體模型和背景環(huán)境進行建模?；诖罱ǖ能浻布脚_及UUV控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立了以UUV模型為核心的輔助輸出位姿預(yù)測方案。
　　其次，針對UUV黑箱模型，重點研究了利用試驗數(shù)據(jù)逼近UUV仿真模型的方法。為了提高辨識精

3、度，本文采用基于輸出反饋改進的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用輸入輸出數(shù)據(jù)逼近 UUV動力學(xué)系統(tǒng)特性進而獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示的等價 UUV黑箱模型，同時采用最小二乘方法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行實時在線修正。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本來自湖試實測數(shù)據(jù)，采用置信區(qū)間分析法對其預(yù)測可信度進行評估，結(jié)果說明了該方法辨識的UUV黑箱模型具有較強的泛化能力。
　　再次，針對航行器實際作業(yè)過程中存在海流等外部環(huán)境干擾的問題，為達到更加接近真件 UUV航行狀態(tài)的模擬效果，重

4、點研究在海流干擾下的UUV模型輸出位姿修正方法。采用三次樣條插值函數(shù)對水文數(shù)據(jù)表中的海流數(shù)據(jù)進行擬合，并將獲取的流速和流向信息對UUV黑箱模型輸出航速及航向進行補償。補償海流后的模型輸出數(shù)據(jù)更加真實反映了UUV實際航行狀態(tài)，進一步提高了位姿預(yù)測及同步推演的可靠性。
　　最后，結(jié)合本文研究對象，設(shè)計海試中常用的三個典型任務(wù)航路開展同步推演與位姿預(yù)測仿真研究。分別為，用于觀測海水 CTD的“浴盆曲線”航路、側(cè)掃聲納探測海底地貌的“割草