本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)力學(xué)模型輔助的AUV組合導(dǎo)航方法研究

  更多相關(guān)文章： AUV 組合導(dǎo)航 偏振光 模型輔助 卡爾曼濾波 自適應(yīng)濾波

【摘要】：微小型自主水下航行器是20世紀(jì)以來世界各國(guó)探測(cè)開發(fā)海洋環(huán)境的重要工具，因此自主導(dǎo)航系統(tǒng)成為了自主水下航行器完成勘探任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。而由于受到探測(cè)器體積和功耗的限制和工作環(huán)境的限制，無法采用例如GPS導(dǎo)航等傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式。因此微機(jī)械慣性測(cè)量單元就成為了自主水下航行器首選的導(dǎo)航設(shè)備，但是由于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)具有測(cè)量誤差隨時(shí)間累積的特點(diǎn)，所以需要采用外輔助器輔助測(cè)量來對(duì)導(dǎo)航誤差進(jìn)行矯正。由于受到體積和功耗的限制，本系統(tǒng)不采用傳統(tǒng)的多普勒測(cè)速儀作為外部傳感器，而提出來以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)為核心，加入此偏振光矯正信息，并以水下航行器的運(yùn)動(dòng)模型輔助的方法。本文研究工作包括以下幾個(gè)方面： 首先根據(jù)各種傳感器的制約性和AUV工作環(huán)境的特殊性，本文提出了偏振光/DVL/SINS的組合模式，利用偏振光相機(jī)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的磁羅盤傳感器來測(cè)量AUV的航向角，并用以來作為組合導(dǎo)航的輔助信息。并對(duì)此設(shè)計(jì)了聯(lián)邦卡爾曼濾波器，用于對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行濾波估計(jì)，將濾波結(jié)果反饋給組合導(dǎo)航系統(tǒng)，用以減少組合導(dǎo)航的導(dǎo)航誤差，同時(shí)運(yùn)用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)此系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證。 其次指出由于受到DVL工作條件的限制，引入現(xiàn)階段研究的微小型水下航行器運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，對(duì)微小型自主水下航行器進(jìn)行水中受力分析，建立了水下航行器的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。由于海洋環(huán)境復(fù)雜無法十分準(zhǔn)確的描述水下航行器所受到的力，所以該力學(xué)模型需要在特定的工作環(huán)境下才可應(yīng)用。其中要求航行器處于無漩渦和界流的環(huán)境中，基于這個(gè)動(dòng)力學(xué)模型輔助和偏振光相機(jī)測(cè)量航向信息輔助的前提下，建立了水下航行器的組合導(dǎo)航模型，并且利用傳統(tǒng)的卡爾曼濾波對(duì)模型進(jìn)行濾波估計(jì)，將濾波結(jié)果反饋給組合導(dǎo)航系統(tǒng)，用以減小導(dǎo)航誤差。 由于海洋環(huán)境復(fù)雜，水下航行器很容易受到海底漩渦或界流的影響，因此本文對(duì)原有水下航行器運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行改進(jìn)，在其受力中加入漩渦或界流對(duì)其的影響，這樣就會(huì)在動(dòng)力學(xué)模型輔助的輸出信息中存在無法確定的測(cè)量噪聲，因此傳統(tǒng)的卡爾曼濾波就無法滿足系統(tǒng)需要，，本文提出運(yùn)用自適應(yīng)卡爾曼濾波對(duì)模型中的不確定性進(jìn)行估計(jì)方法以滿足對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性的要求。 針對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)中測(cè)量噪聲的不確定性，將分別用Sage-Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波、多漸消因子自適應(yīng)卡爾曼濾波、模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波對(duì)其進(jìn)行濾波計(jì)算，分別對(duì)其進(jìn)行仿真。其中模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波分別利用T-S模糊模型和Mamdani模型實(shí)現(xiàn)模糊規(guī)則。同時(shí)為了解決模糊控制器計(jì)算量大，計(jì)算法則程度高的問題，提出了運(yùn)用數(shù)學(xué)函數(shù)對(duì)模糊過程進(jìn)行擬合，通過運(yùn)用擬合函數(shù)代替模糊控制器的方法來提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。
【關(guān)鍵詞】：AUV 組合導(dǎo)航 偏振光 模型輔助 卡爾曼濾波 自適應(yīng)濾波
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U675.7;U674.941
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景及研究意義10-11
• 1.2 AUV 導(dǎo)航國(guó)內(nèi)外的發(fā)展動(dòng)態(tài)及研究概況11-13
• 1.3 水下航行器導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)13-14
• 1.4 論文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 基于偏振光輔助導(dǎo)航方法16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 傳統(tǒng)水下航行器的導(dǎo)航方法16-18
• 2.3 偏振光觀測(cè)載體姿態(tài)原理18-20
• 2.4 PL/DVL/SINS 組合系統(tǒng)模型20-21
• 2.4.1 DVL/SINS 組合模型20-21
• 2.4.2 PL/SINS 組合模型21
• 2.5 PL/DVL/SINS 聯(lián)邦濾波器設(shè)計(jì)21-23
• 2.5.1 連續(xù)系統(tǒng)離散化方法21-22
• 2.5.2 連續(xù)系統(tǒng)離散化22-23
• 2.5.3 主濾波器信息融合23
• 2.6 仿真結(jié)果及分析23-27
• 2.6.1 仿真條件23-24
• 2.6.2 仿真結(jié)果及分析24-27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第3章 AUV 運(yùn)動(dòng)學(xué)模型輔助導(dǎo)航方法28-48
• 3.1 引言28
• 3.2 AUV 運(yùn)動(dòng)模型設(shè)計(jì)28-39
• 3.2.1 坐標(biāo)系和參數(shù)29-31
• 3.2.2 AUV 運(yùn)動(dòng)方程31-33
• 3.2.3 AUV 受力分析33-37
• 3.2.4 AUV 運(yùn)動(dòng)方程37-39
• 3.3 其他輔助導(dǎo)航技術(shù)39-40
• 3.3.1 電子羅盤39-40
• 3.3.2 深度計(jì)40
• 3.4 對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)學(xué)模型輔助導(dǎo)航進(jìn)行濾波器設(shè)計(jì)40-46
• 3.4.1 設(shè)計(jì)原則40-41
• 3.4.2 狀態(tài)方程的選取41-42
• 3.4.3 量測(cè)方程的建立42-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第4章 基于自適應(yīng)濾波的組合導(dǎo)航方法48-70
• 4.1 引言48
• 4.2 海洋干擾模型48-49
• 4.3 Sage-Husa 自適應(yīng)濾波49-59
• 4.3.1 Sage-Husa 自適應(yīng)卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)49-51
• 4.3.2 簡(jiǎn)化的 Sage-Husa 算法51
• 4.3.3 Sage-Husa 自適應(yīng)濾波器仿真51-59
• 4.4 多漸消因子卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)與仿真59-67
• 4.4.1 單漸消因子卡爾曼濾波59-60
• 4.4.2 多漸消因子卡爾曼濾波60-62
• 4.4.3 仿真與分析62-67
• 4.5 本章小結(jié)67-70
• 第5章 基于模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)與仿真70-84
• 5.1 引言70
• 5.2 模糊控制與實(shí)時(shí)自適應(yīng)濾波70-73
• 5.3 仿真及結(jié)果分析73-78
• 5.4 改進(jìn)模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波78-82
• 5.5 本章小結(jié)82-84
• 結(jié)論84-86
• 參考文獻(xiàn)86-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文90-92
• 致謝92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：903814