波浪滑翔机速度预测与路径规划的研究

发布时间:2018-05-09 10:36

  本文选题:波浪滑翔机 + 速度预测 ; 参考:《青岛大学》2017年硕士论文


【摘要】:波浪滑翔机是一种新型可持续的海洋观测平台,其采用双体结构进行机械设计,实现以波浪能作为推进动力;并搭载有光伏太阳能电池板和可充电锂电池,实现以太阳能作为系统电源。由此克服了常规海洋观测平台需要自带能源和难以自主移动的弊端,可实现长时间、远距离的海洋观测,并在海洋观测领域具有良好的应用前景以及重要的意义。由于波浪滑翔机波浪能驱动和太阳能供电的能源特点,在海试中波浪滑翔机的航向和航速完全依赖于复杂多变的海洋环境,虽然其航向可由舵机控制,但其航速还是完全依赖于海洋环境因素,因此波浪滑翔机的速度预测是一个值得关注的问题。基于OCFS-C预测数据模型,本文中应用线性回归模型线性权衡有效浪高、表层流、风速等海洋环境参数,推导出了波浪滑翔机速度的预测模型。由于在海试中海洋环境对波浪滑翔机具有极其重大的影响,既可以迫使波浪滑翔机陷入停滞,也可以促使波浪滑翔机快速前行,因此在波浪滑翔机执行海洋观测任务之前进行波浪滑翔机路径规划是一个首要问题。基于常规路径规划算法,文中引入波浪滑翔机速度来改进栅格法和蚁群算法,从而实现波浪滑翔机的路径规划。为了验证本文研究波浪滑翔机速度预测和路径规划的正确性与实用性,借助MATLAB2014a仿真平台进行了实例仿真。从实例仿真结果可以证明,本文可找出波浪滑翔机前进速度与海洋环境因素的确切关系,并指导波浪滑翔机以最安全、最快速的航线完成海洋观测任务。
[Abstract]:The wave glider is a new type of sustainable ocean observation platform, which is mechanically designed with a two-body structure, with wave energy as its propulsion power, and is equipped with photovoltaic solar panels and rechargeable lithium batteries. Solar energy is realized as the system power supply. Therefore, the conventional ocean observation platform needs its own energy and is difficult to move independently. It can realize long time and long distance ocean observation, and has a good application prospect and important significance in the field of ocean observation. Because of the energy characteristics of wave energy driven by wave gliders and solar power supply, the course and speed of wave gliders in sea trials are completely dependent on the complex and changeable marine environment, although their course can be controlled by the steering gear. However, the speed of the glider is completely dependent on the marine environmental factors, so the prediction of the speed of the wave glider is a problem worthy of attention. Based on the OCFS-C prediction data model, the linear regression model is used to weigh the ocean environmental parameters such as effective wave height, surface current, wind speed and so on, and the prediction model of wave glider velocity is derived. Because the marine environment has an extremely significant impact on wave gliders during sea trials, it can either force wave gliders to stagnate or prompt wave gliders to move forward quickly. Therefore, it is a primary problem to plan the path of wave glider before carrying out ocean observation mission. Based on the conventional path planning algorithm, the speed of the wave glider is introduced to improve the grid method and ant colony algorithm to realize the path planning of the wave glider. In order to verify the correctness and practicability of the research on velocity prediction and path planning of wave glider in this paper, an example simulation is carried out with the help of MATLAB2014a simulation platform. The simulation results show that this paper can find out the exact relationship between the forward speed of the wave glider and the marine environment factors, and guide the wave glider to complete the ocean observation mission with the safest and quickest route.
【学位授予单位】:青岛大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P715

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 柴寅;唐秋华;邓明星;胡进;;机器人路径规划的栅格模型构建与蚁群算法求解[J];机械设计与制造;2016年04期

2 陈质二;俞建成;张艾群;;面向海洋观测的长续航力移动自主观测平台发展现状与展望[J];海洋技术学报;2016年01期

3 王莉莉;杨惠东;周娟;;基于改进蚁群算法的改航策略问题研究[J];中国民航大学学报;2016年01期

4 张云海;汪东平;;海洋环境移动平台观测技术发展趋势分析[J];海洋技术学报;2015年03期

5 赵召娜;张兆宁;;基于改进蚁群算法的改航路径规划研究[J];航空计算技术;2015年03期

6 程春英;张玉春;李海峰;;利用蚁群算法求解机器人路径规划问题[J];电子制作;2015年11期

7 姜英杰;吕学勤;段利伟;;栅格遗传算法的变电站巡检机器人路径规划[J];科技与创新;2015年06期

8 吴小涛;;由海洋环境要素预估波浪滑翔器速度[J];水雷战与舰船防护;2015年01期

9 史健;龚威;齐占峰;贾立娟;张森;秦玉峰;;基于多传感器的波浪能滑翔器导航策略研究[J];传感器与微系统;2014年06期

10 梁玉清;李妍;何静涛;;一种改进栅格蚁群算法的机器人路径规划[J];湖北民族学院学报(自然科学版);2014年02期

相关博士学位论文 前2条

1 王沛栋;改进蚁群算法及在路径规划问题的应用研究[D];中国海洋大学;2012年

2 胡小兵;蚁群优化原理、理论及其应用研究[D];重庆大学;2004年

相关硕士学位论文 前4条

1 周宏祥;波浪能推进水面航行器的路径规划问题研究[D];浙江大学;2016年

2 丁乃蓬;波浪驱动滑翔器工作机理分析与水下滑翔体的结构设计[D];浙江大学;2015年

3 贾立娟;波浪动力滑翔机双体结构工作机理与动力学行为研究[D];国家海洋技术中心;2014年

4 黄耀;基于栅格法的汽车路径规划[D];华中科技大学;2008年



本文编号:1865696

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/benkebiyelunwen/1865696.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户bd266***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com