【摘要】：當(dāng)潛艇由于發(fā)生故障失去動力而在海上受風(fēng)、浪、流等環(huán)境作用呈現(xiàn)漂浮運(yùn)動時,需要通過水面救援船舶搜尋、抵近失事潛艇,并利用傳感器有效探測信息持續(xù)精確跟蹤失事潛艇,以方便有效地實(shí)施水面救援。而環(huán)境條件惡劣(如四級海況)時,風(fēng)、流、浪涌作用使得救援船與失事艇在水面上的升沉運(yùn)動,極易造成傳感器測量信息短暫缺失,這對開展有效的水面跟蹤與救援帶來極大的難度與危險。因此,研究水面目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)與跟蹤控制方法具有重要的理論研究和工程實(shí)際作用。本文針對水面目標(biāo)救援跟蹤控制系統(tǒng),主要展開以下研究工作:首先,針對水面目標(biāo)救助問題,建立救援船與目標(biāo)艇動力學(xué)模型,并對風(fēng)、浪、流等環(huán)境因素建模,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所建模型的合理性和正確性。其次,基于MiniRadascan微波參考系統(tǒng)測量原理,設(shè)計(jì)相對距離和相對艏向的解算方案;針對常規(guī)高斯濾波器在處理非高斯?fàn)顟B(tài)估計(jì)問題時出現(xiàn)的性能退化甚至發(fā)散的情況,設(shè)計(jì)容積粒子濾波器,實(shí)現(xiàn)非高斯噪聲條件下目標(biāo)狀態(tài)估計(jì);針對粒子濾波器存在計(jì)算量大的問題,提出高斯混合容積卡爾曼濾波器;再次,利用六自由度運(yùn)動平臺模擬MiniRadascan出現(xiàn)量測值缺失的情況,針對現(xiàn)有量測值缺失時目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法只能利用系統(tǒng)模型預(yù)測的問題,設(shè)計(jì)基于歷史量測數(shù)據(jù)擬合預(yù)測的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型,并提出量測數(shù)據(jù)滑窗寬度自適應(yīng)調(diào)整策略,提高狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型擬合精度;針對高斯混合濾波器中高斯分量權(quán)值在量測值缺失時仍保持不變導(dǎo)致估計(jì)精度降低的問題,基于Chapman-Kolmogorov方程設(shè)計(jì)高斯分量權(quán)值自適應(yīng)調(diào)整策略,提高量測值缺失條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度;然后,針對四級海況下高頻運(yùn)動對救援船控制系統(tǒng)造成不必要損耗問題,設(shè)計(jì)救援船運(yùn)動估計(jì)濾波器,估計(jì)其運(yùn)動狀態(tài);針對水面目標(biāo)救援跟蹤中僅通過雷達(dá)獲取目標(biāo)艇的位置信息、無法獲得其準(zhǔn)確軌跡的問題,提出基于平行目標(biāo)接近導(dǎo)引律的抗飽和跟蹤控制方法,引入濾波反步法解決常規(guī)反步法需對虛擬控制量解析求導(dǎo)帶來的“計(jì)算膨脹”不足;抗飽和環(huán)節(jié)保證控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)輸出量較低且平滑,有助于延長執(zhí)行機(jī)構(gòu)使用壽命;并利用粒子群優(yōu)化算法對控制器參數(shù)尋優(yōu),提高跟蹤控制器精度;最后,基于六自由度運(yùn)動平臺搭建目標(biāo)跟蹤模擬試驗(yàn)系統(tǒng),利用MiniRadascan實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證高斯混合容積卡爾曼濾波以及量測量短暫缺失情況下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)算法;針對不同的目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)對跟蹤控制器進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證;試驗(yàn)結(jié)果證明所設(shè)計(jì)估計(jì)方法與控制器的可行性及準(zhǔn)確性。
【圖文】：

圖 1. 1 水面目標(biāo)跟蹤應(yīng)用Fig1. 1Application of water surface target tracking給船對接收船的跟蹤在國外文獻(xiàn)中稱為 Under Replenishment(UNREP,圖 1要對被補(bǔ)給船進(jìn)行位置跟蹤，，在補(bǔ)給過程中始終與其保持固定的相對位置離和艏向，避免發(fā)生船舶碰撞的事故。而且在跟蹤過程中，由于距離較近

圖 1. 2 軍艦補(bǔ)給及仿真實(shí)驗(yàn)圖Fig1. 2 naval ships performing underway replenishment and simulation國內(nèi)方面，文獻(xiàn)[8]提出了相對漂浮船動力定位跟蹤控制的概念，使兩船始終保定的位置和艏向。文中對環(huán)境力進(jìn)行建模，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 BP-PN-PID 兩種控制器用于動力定位船與目標(biāo)的相對位置和艏向控制。文獻(xiàn)[9]同樣
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U676.8;TP273

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2598185