一种水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法

技术领域

本发明涉及水下滑翔器控制领域，尤其是一种水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法。

背景技术

水下滑翔器是一种新型的水下机器人，它作为海洋监测仪器的搭载平台，是获取海洋监测数据的重要装备。水下滑翔器依靠自身浮力的改变产生的动力进行锯齿形运动，其典型运动方式为水下滑翔器浮力调节回油使之重力大于浮力，滑翔器以一定的纵倾角下潜；下潜到设定深度后浮力调节出油使之浮力大于重力，滑翔器以一定的纵倾角上浮；上浮到设定深度后浮力调节装置回油继续下潜，这样循环往复。

在滑翔过程中，水下滑翔器纵倾角增大，滑翔速度加快，抗流能力增强，但是滑翔距离变短，航行经济性变差；纵倾角减小，滑翔速度减小，抗流能力减弱，但是滑翔距离变长，航行经济性变强。在实际海洋作业环境中水下滑翔器需要依据海洋洋流等海洋环境的变化适时的改变滑翔的纵倾角，以达到更加好的滑翔状态。目前水下滑翔器滑翔纵倾角都是根据浮力调节量大小的一个固定值，没有自适应的调节方案，大大制约了水下滑翔器在复杂海洋环境的适应性。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法，解决水下滑翔器在作业过程中，滑翔纵倾角度固定而无法有效适应复杂海洋环境的问题。

本发明的技术方案如下：

一种水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法，包括如下步骤：

将水下滑翔器的滑翔作业周期进行执行区间划分；

在每个执行区间下：

实时采集水下滑翔器的纵倾角数据和深度值，纵倾角数据包括纵倾角值和相应的纵倾角速度值；

对纵倾角值依次进行滤波、姿态订正处理，得到振荡区间内的新纵倾角值作为初始样本集；

对初始样本集进行数据归类选取最优样本集；

建立实际纵倾角模型，将最优样本集中的纵倾角数据输入至实际纵倾角模型中得到执行区间下的实际纵倾角值；

将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较，依据比较值闭环调整位于水下滑翔器内姿态调节滑块的位置，使实际纵倾角值趋近于目标纵倾角值，姿态调节滑块用于改变水下滑翔器的重心位置。

其进一步的技术方案为，对纵倾角值进行滤波处理，包括：

依次对纵倾角值进行去极值、去跳动值、平滑数据操作。

其进一步的技术方案为，对纵倾角值进行去极值操作包括：

设定第一阈值，将纵倾角值分别与第一阈值进行比较，将大于第一阈值的纵倾角值剔除。

其进一步的技术方案为，对去极值后的纵倾角值进行去跳动值操作包括：

设定第二阈值，按照采集时间顺序，将当前时刻纵倾角值与前一时刻纵倾角值做差取绝对值后，分别与第二阈值进行比较，若大于第二阈值，则用前一时刻纵倾角值覆盖掉当前时刻纵倾角值，将跳动过大的纵倾角值剔除，否则当前时刻纵倾角值不变，表达式如下：

其中，Vz为当前时刻纵倾角值，Vzo为前一时刻纵倾角值，Vzγmax为第二阈值，V

其进一步的技术方案为，对去跳动值后的纵倾角值进行平滑操作，平滑公式表示如下：

V

其中，Vz

其进一步的技术方案为，对滤波后的纵倾角值进行姿态订正处理，包括：

通过深度值求取相邻采集时间水下滑翔器的深度变化率；

查找深度变化率趋近于零的时间点作为姿态振荡峰值点，以姿态振荡峰值点为中心，前后各选取T时间范围作为振荡区间，T时间小于执行区间的时长；

对处于振荡区间内的每个滤波后的纵倾角值进行线性拟合，拟合公式表示如下：

V

其中，t为振荡区间内每个滤波后的纵倾角值对应的时刻，V

其中，x

其进一步的技术方案为，对初始样本集进行数据归类选取最优样本集，包括：

从初始样本集中随机选取两个不同的新纵倾角值作为初始归类参考值，对应形成两类样本集；

逐个计算初始样本集中其余新纵倾角值分别与两个初始归类参考值的几何距离，计算公式为：

对于每个其余新纵倾角值，比较两个几何距离，将距离最小值对应的新纵倾角值归类至与其计算时用到的初始归类参考值对应的一类样本集中；

对归类后的两类样本集，分别求取每类中新纵倾角值的平均值作为第二归类参考值，对应形成新的两类样本集；

重复逐个计算几何距离的步骤，直至同一类样本集迭代前后的平均值变化量小于第三阈值时停止迭代；

选取样本数最多的一类样本集作为最优样本集。

其进一步的技术方案为，实际纵倾角模型表达式如下：

其中，K

其进一步的技术方案为，依据比较值闭环调整位于水下滑翔器内姿态调节滑块的位置，包括：

若实际纵倾角值大于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块后移s距离，更新当前实际纵倾角值并返回将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较的步骤；

若实际纵倾角值小于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块前移s距离，更新当前实际纵倾角值并返回将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较的步骤；

若实际纵倾角值等于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块位置不变，进入下一执行区间重复实时采集水下滑翔器的纵倾角数据和深度值的步骤。

其进一步的技术方案为，实时采集的纵倾角数据、深度值、纵倾角值的滤波及姿态订正均通过纵倾角缓存区进行写入或读取。

本发明的有益技术效果是：

在每个执行区间下，将实时采集的纵倾角值依次进行滤波、姿态订正处理，使作为初始样本集的各个纵倾角值为平滑数据；对初始样本集进行数据归类的目的是寻找一类最能反映该执行区间内的纵倾角变化情况的数据组，则利用实际纵倾角模型计算得到的实际纵倾角值更为准确；通过移动姿态调节滑块的位置对水下滑翔器的实际纵倾角值进行闭环控制，使实际纵倾角值趋近于目标纵倾角值，提高水下滑翔器在复杂海洋环境下的自适应性。

附图说明

图1是本申请提供的水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法的总架构图。

图2是本申请提供的一个执行区间下的控制方法流程图。

图3是本申请提供的对纵倾角值依次进行滤波、姿态订正的方法流程图。

图4是本申请提供的对初始样本集进行数据归类选取最优样本集的方法流程图。

图5是本申请提供的实际纵倾角值闭环控制的方法流程图。

图6是采用水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法的效果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

一种水下滑翔器纵倾角区间式主动控制方法，包括如下步骤：

步骤1：将水下滑翔器的滑翔作业周期进行执行区间划分。

水下滑翔器在水下滑翔作业过程中，在对纵倾角实施控制时，是每隔固定的时间实施一次控制。每实施一次称为一个执行区间。如图1所示，在水下滑翔器开始运动后，首先判断是否处于滑翔作业周期，若是，则依次对执行区间下的实际纵倾角值进行闭环控制，进入步骤2，否则结束控制流程。

如图2所示，图中实心箭头表示方法的执行流程，虚线箭头表示方法的数据流向，建立纵倾角缓存区便于各个过程得到的数据进行交互。

在第一个执行区间下，执行如下步骤。

步骤2：实时采集水下滑翔器的纵倾角数据和深度值。

该步骤目的是得到一定时间区间内一定样本数量的纵倾角值存储于纵倾角缓存区内。一般采用航姿传感器采集水下滑翔器的纵倾角数据，纵倾角数据包括纵倾角值和相应的纵倾角速度值；采用深度传感器采集水下滑翔器的深度值。

步骤3：读取缓存区内的纵倾角值，对纵倾角值进行滤波处理后写入纵倾角缓存区内。

该步骤目的是剔除一些明显无效数据，同时将数据平滑。如图3所示，具体包括如下分步骤：

步骤31：对纵倾角值进行去极值操作，包括：

设定第一阈值，将纵倾角值分别与第一阈值进行比较，将大于第一阈值的纵倾角值剔除。

步骤32：对去极值后的纵倾角值进行去跳动值操作，包括：

设定第二阈值，按照采集时间顺序，将当前时刻纵倾角值与前一时刻纵倾角值做差取绝对值后，分别与第二阈值进行比较，若大于第二阈值，则用前一时刻纵倾角值覆盖掉当前时刻纵倾角值，将跳动过大的纵倾角值剔除，否则当前时刻纵倾角值不变，表达式如下：

其中，Vz为当前时刻纵倾角值，Vzo为前一时刻纵倾角值，Vzγmax为第二阈值，V

步骤33：对去跳动值后的纵倾角值进行平滑操作，平滑公式表示如下：

V

其中，Vz

步骤4：读取缓存区内的滤波后的纵倾角值，对滤波后的纵倾角值进行姿态订正处理，得到振荡区间内的新纵倾角值后写入纵倾角缓存区内。

该步骤目的是还原水下滑翔过程中外部扰流导致的纵倾角振荡值，如图3所示，具体包括如下分步骤：

步骤41：通过深度值求取相邻采集时间水下滑翔器的深度变化率。

步骤42：查找深度变化率趋近于零的时间点作为姿态振荡峰值点，以姿态振荡峰值点为中心，前后各选取T时间范围作为振荡区间，T时间小于执行区间的时长。

需要说明的是，T值越大识别分辨率越小，订正平滑效果越好，T值越小识别分辨率越大，订正平滑效果越弱，因此根据实际情况设置T的取值。

步骤43：对处于振荡区间内的每个滤波后的纵倾角值进行线性拟合，拟合公式表示如下：

V

其中，t为振荡区间内每个滤波后的纵倾角值对应的时刻，V

其中，x

步骤2-4描述的方法为纵倾角采样及准确还原方法。

步骤5：读取缓存区内的新纵倾角值作为初始样本集，对初始样本集进行数据归类选取最优样本集写入纵倾角缓存区内。

该步骤目的是寻找最能反映该段执行区间下纵倾角变化情况的一群样本数据，如图4所示，具体包括如下分步骤：

步骤51：从初始样本集中随机选取两个不同的新纵倾角值作为初始归类参考值，记为u

步骤52：逐个计算初始样本集中其余新纵倾角值分别与两个初始归类参考值的几何距离，计算公式为：

步骤53：对于每个其余新纵倾角值，比较两个几何距离，将距离最小值对应的新纵倾角值归类至与其计算时用到的初始归类参考值对应的一类样本集中。

比如，将一个新纵倾角值分别与u

步骤54：对归类后的两类样本集，分别求取每类中新纵倾角值的平均值作为第二归类参考值，记为u

步骤55：重复步骤52，直至同一类样本集迭代前后的平均值变化量小于第三阈值时停止迭代。

步骤56：选取样本数最多的一类样本集作为最优样本集。

步骤6：建立实际纵倾角模型，读取缓存区内的最优样本集，将其中的纵倾角数据输入至实际纵倾角模型中得到执行区间下的实际纵倾角值。此处的纵倾角数据包括最优样本集中的新纵倾角值和执行区间内采集的最后一个纵倾角速度值。

实际纵倾角模型表达式如下：

其中，K

步骤7：将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较，依据比较值闭环调整位于水下滑翔器内姿态调节滑块的位置。

该步骤目的是通过调整姿态调节滑块的位置改变实际纵倾角值，使其趋近于目标纵倾角值，姿态调节滑块用于改变水下滑翔器的重心位置。如图5所示，具体包括：

若实际纵倾角值大于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块后移s距离，更新当前实际纵倾角值并返回将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较的步骤；

若实际纵倾角值小于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块前移s距离，更新当前实际纵倾角值并返回将实际纵倾角值与目标纵倾角值进行比较的步骤；

若实际纵倾角值等于目标纵倾角值，则控制姿态调节滑块位置不变，进入下一执行区间重复执行步骤2，依次控制每个执行区间的实际纵倾角值。

其中，姿态调节滑块的移动距离s不会太大，避免实际纵倾角产生振荡。

将上述主动控制方法应用于水下滑翔器中，得到的实际纵倾角数据如图6所示，其中横坐标是时间，纵坐标是实际纵倾角值。从图中可以看出在第一个滑翔周期，设定上浮下潜的目标纵倾角值为±20°，实际控制的纵倾角度为

±21°，误差约为1°，大大满足约定的5°误差的使用要求。第二个滑翔周期定上浮下潜的目标纵倾角值为±10°，实际控制的纵倾角度为±11°；第三个滑翔周期定上浮下潜目标纵倾角值为±15°，实际控制的纵倾角度也为±15°，因此该主动控制方法能够实现并大大超出了实际的使用要求。

以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。