AUV动力学模型研究及在组合导航中的应用

发布时间：2017-10-10 22:24

  本文关键词：AUV动力学模型研究及在组合导航中的应用

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【摘要】：随着人类对海洋开发利用需求的不断增加,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)作为探测水下环境并自主完成特定作业任务的工具,越来越受到国内外学者的重视。本文主要介绍了AUV的模型辅助惯性导航技术(MA-INS),该技术可以在超短基线声纳定位系统(Ultra-short Base Line, USBL)和多普勒测速仪(Doppler Velocity Log, DVL)等辅助传感器无法正常工作的情况下,替代其得到AUV航行速度,辅助AUV实现精确惯性导航。论文根据AUV物理结构,建立了AUV水平面三自由度和垂直面三自由度动力学模型。采用FLUENT软件分别模拟AUV直航、斜航、纯俯仰、纯升沉、纯摇艏和纯横荡运动,实现AUV动力学模型中36个水动力系数计算。分析了水动力系数的拟合残差对AUV动力学模型结果的影响。采用FLUENT软件分析船体行驶产生的船尾伴流对螺旋桨推力的影响,建立螺旋桨推力模型。论文研究了海流与AUV航行方向的夹角较小时,海流方向对螺旋桨推力的影响,比较了螺旋桨正转与反转的推力情况。仿真结果表明,当海流与AUV航行方向的夹角在00到10°之间时,螺旋桨推力逐渐减小最大推力的5%,且螺旋桨正转时的推力大于螺旋桨反转时的推力。采用Simulink搭建仿真平台,计算AUV直航、水平面回转、水平面Z型运动、垂直面下潜、垂直面升沉等运动轨迹,分析得到AUV动力学模型的准确性及AUV操纵性能。针对系统模型不准确的情况下,利用改进Sage-Husa自适应滤波算法避免传统Kalman滤波精度下降问题,而且明显改善了传统Sage-Husa自适应滤波在高维状态下的不稳定现象,提高了系统的稳定性和滤波精度。
【关键词】：自主水下航行器 模型辅助 水动力系数计算 螺旋桨推力模型 自适应滤波
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U666.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 符号说明12-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 模型辅助国内外研究现状14-16
• 1.2.2 水动力系数辨识国内外研究现状16-17
• 1.2.3 模型辅助组合导航17
• 1.4 论文主要内容及组织结构17-19
• 第二章 AUV动力学模型建立19-29
• 2.1 AUV物理结构19-20
• 2.2 AUV动力学模型建立20-27
• 2.2.1 坐标系建立20-21
• 2.2.2 运动学方程建立21-22
• 2.2.3 动力学方程建立22-26
• 2.2.4 三自由度动力学模型26-27
• 2.3 本章小结27-29
• 第三章 基于FLUENT的水动力系数计算29-43
• 3.1 动力学模型中参数辨识方法29-30
• 3.2 数值计算过程30-31
• 3.3 水动力试验仿真31-41
• 3.3.1 直航仿真试验31-32
• 3.3.2 斜航仿真试验32-33
• 3.3.3 纯升沉运动仿真试验33-35
• 3.3.4 纯俯仰运动仿真试验35-37
• 3.3.5 纯横荡运动仿真试验37-38
• 3.3.6 纯摇艏运动仿真试验38-40
• 3.3.7 经验公式估计水动力系数40-41
• 3.4 水动力系数汇总41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 船尾螺旋桨推力模型建立43-51
• 4.1 物理模型43
• 4.2 船尾伴流计算43-45
• 4.2.1 船尾伴流数值解算44
• 4.2.2 船尾伴流计算结果44-45
• 4.3 螺旋桨推力计算45-50
• 4.3.1 螺旋桨数值解算45-46
• 4.3.2 螺旋桨数值解算46-47
• 4.3.3 船尾伴流速度对螺旋桨推力的影响47
• 4.3.4 无海流情况下螺旋桨推力结果47-48
• 4.3.5 海流对螺旋桨推力的影响48-49
• 4.3.6 正转反转时螺旋桨的推力49-50
• 4.3.7 AUV动力系统推力和力矩建模50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 AUV操纵性能分析及运动仿真51-57
• 5.1 运动轨迹仿真框架51
• 5.2 AUV运动轨迹仿真与分析51-56
• 5.2.1 直航51-52
• 5.2.2 水平面回转52-53
• 5.2.3 水平面Z型运动53
• 5.2.4 垂直面下潜53-55
• 5.2.5 垂直面升沉55-56
• 5.3 本章小结56-57
• 第六章 基于自适应滤波的模型辅助组合导航57-67
• 6.1 组合导航模型建立57-58
• 6.1.1 系统状态方程57-58
• 6.1.2 系统量测方程58
• 6.2 卡尔曼滤波算法58-61
• 6.2.1 离散卡尔曼滤波基本方程58-60
• 6.2.2 连续系统的离散化60-61
• 6.3 Sage-Husa自适应滤波算法61-62
• 6.4 强跟踪卡尔曼滤波器62
• 6.5 改进Sage-Husa自适应滤波器62
• 6.6 仿真与分析62-65
• 6.6.1 初始条件及仿真参数设定62-63
• 6.6.2 仿真结果分析63-65
• 6.7 本章小节65-67
• 第七章 总结与展望67-69
• 参考文献69-71
• 致谢71-73
• 硕士期间发表论文73

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