【摘 要】
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海洋浮标可以进行水下观测,获取温度、盐度、深度、海流等数据,对了解海洋、预测海洋、保障海上经济活动和科研活动的顺利进行等具有重要意义。智能浮标可以在水下下潜与上浮,对海洋各个深度剖面数据进行测量,具有广阔的应用前景。目前已有的浮标深度控制算法仍存在控制精度较低、缺乏智能和无法滤除控制干扰和测量噪声等问题,难以满足海洋观测的要求。本文研究了基于模糊控制和卡尔曼滤波的深海智能浮标深度控制方法,以实现剖
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海洋浮标可以进行水下观测,获取温度、盐度、深度、海流等数据,对了解海洋、预测海洋、保障海上经济活动和科研活动的顺利进行等具有重要意义。智能浮标可以在水下下潜与上浮,对海洋各个深度剖面数据进行测量,具有广阔的应用前景。目前已有的浮标深度控制算法仍存在控制精度较低、缺乏智能和无法滤除控制干扰和测量噪声等问题,难以满足海洋观测的要求。本文研究了基于模糊控制和卡尔曼滤波的深海智能浮标深度控制方法,以实现剖面浮标高精度深度控制。本文的主要工作如下。1.结合模糊控制和卡尔曼滤波的优点,设计了将模糊控制和卡尔曼滤波相结合的深海智能浮标深度控制算法。2.分析了深海智能浮标的运动过程,对深海智能浮标的下潜过程进行了动力学分析,建立浮标动力学模型。分别考虑了阻力的影响,深度变化对浮标浮力的影响和温度变化对浮力的影响。3.设计了智能浮标深度控制的模糊控制算法,确定输入输出变量的模糊子集、隶属度函数、模糊规则。并研究了卡尔曼滤波器,使其与模糊控制器相结合,提高深度控制的效果。4.将所设计的深度控制方法加入智能浮标的动力学模型,进行了仿真实验,结果表明模糊卡尔曼滤波算法将达到深度与目标深度的深度差控制在3.8m以内,滤除了控制干扰和测量噪声,并且能实现对加速度的智能控制。5.进行了课题组深海智能浮标的结构实验和浮力驱动实验,验证了浮标结构和浮力驱动系统的稳定性和可靠性。
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