水下机器人动力学建模与系统辨识技术研究

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随着海洋科技水平的提升,自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle/AUV)日益受到重视。在对AUV的研究中,其准确而适用的数学模型是对其进行精确控制、规划、预测与仿真的关键问题。由于AUV的数学模型中包含各种水动力系数,这些参数呈现强耦合非线性特征,因此如何获得准确的水动力系数成为研究的难点之一。系统辨识已经成为现代数学建模的重要手段和现代试验工程的重要技术,近年来在AUV领域也获得了较大的成果。对于某些研究对象,由于大量的先验知识与坚实的理论成果,其系统模型的基本结构已经有了普遍的标准,那么对于这类的系统,只需要对其参数进行辨识,便可获得最终的系统模型。一般地,对于特定的AUV,会开发一套融合了各种应用功能的特定的仿真与控制程序。这样开发的程序庞大复杂,不仅编写不易,要将其修改以适用于其他的AUV时又是工作繁杂,非常困难。但是这种情况在MOOS(Mission Orientated Operating Suite)上得到了改观。MOOS平台基于模块化的理念使得该类程序的开发变得非常简洁。本文针对“海灵”号AUV改进前后的变动开展了以下具体工作:(1)建立AUV模型。对比改进前后的“海灵”号AUV,对其进行建模,获得六自由度运动学、动力学方程。并在此基础上获得适用于系统辨识工作的水平面、垂直面非线性操纵运动方程。(2)辨识AUV水动力系数。利用“海灵”号海试试验的输入输出数据,采用加权最小二乘法,从水平面、垂直面的角度对改进后的“海灵”号进行水动力系数的辨识,并对主要的水动力系数进行分析。结果表明,不同的数据组长度、不同的加权因子,其结果呈现不同的特性。虽然结果曲线都有不同程度的波动,但是总体上趋于平稳。(3)建立仿真程序预报操纵性。利用辨识得到的水动力系数,完善“海灵”号的模型。在MOOS平台上对特定模块进行重开发与拼接,获得仿真程序,并对“海灵”号进行了操纵性预报。预报结果表明了“海灵”号在不同舵角下的回转特性以及不同翼角下下潜一定深度的情况。
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