基于改进遗传算法的无人水下航行器路径规划

针对无人水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）运动约束多,传统遗传算法的路径寻优效率低、收敛速度慢等问题,提出了一种改进遗传算法的 AUV 路径规划方法。该算法选用栅格法构建环境,使用路径长度、平滑度和危险区域作为评价函数。改进遗传算法种群初始化过程,引入周围点栅格提高收敛速度,同时结合灾变思想避免群体陷入局部最优解。该算法根据 AUV 最大转角的约束条件,设计了 AUV 平滑过程和删除过程,避免了 AUV 航行出现急停急转。仿真及湖上试验结果表明：改进遗传算法相比传统遗传算法,路径长度减少 11.4%,收敛速度加快 20.0%,且收敛路径满足 AUV 航行约束要求。     

一种基于超短基线定位的便携式AUV回坞导航方法

自主水下机器人(AUV)对接技术是目前水下机器人的研究热点,精确可靠的AUV的回坞导航是实现对接的关键技术。对于追求轻便的便携式AUV的对接系统,考虑到便携式AUV的搭载能力有限又需要足够的定位精度用于对接,提出了一种基于超短基线(USBL)定位的回坞导航方法,该方法让AUV只需装载电子罗盘和水声应答器就能完成精确的回坞定位。根据导航方法的特点,设计了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法,其优点是能在处理滞后的USBL数据的同时动态估算海流、更新状态方程以消除海流造成的定位误差。通过湖试和大量仿真实验,验证了定位算法在海流影响下的定位性能。     

基于改进Super-Twisting滑模与干扰观测器AUV控制方法

以X 舵智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)为研究对象,提出了一种改进 Super-Twisting 滑模与非线性干扰观测器结合的 AUV 控制方法。首先,对 AUV 进行了运动学、动力学以及 X 舵分配进行了建模;之后,按照 Super-Twisting 理论设计了 AUV 控制器;然后,考虑到原算法中符号函数引起的控制输出抖振现象,提出了基于 Sigmoid 函数的改进 Super-Twisting 控制器,考虑到未建模动态以及外部环境干扰,设计了非线性干扰观测器对集总干扰进行补偿;最后,通过仿真验证了所提控制器的有效性。仿真表明,在干扰影响条件下,所提方法能够在大幅降低输出抖振并保证良好的控制精度。     

自主水下航行器离散反馈避碰设计及仿真

为了使自主水下航行器(AUV)避碰仿真更接近实际情况,在离散时间系统中考虑海流作用,设计了AUV反馈避碰算法.针对海底探测AUV的运行特点,考虑海流作用,建立AUV垂直平面的状态空间方程.在每一个离散时间节点.利用障碍物高度信息,计算下一时刻AUV的深度目标值.然后利用反馈控制方法对其响应,在仿真时间内不断循环完成避碰仿真.对不同流场下不同高度的矩形障碍物,进行了避碰仿真.仿真结果证明了系统的可行性和合理性.     

基于DIDSON的未知海域覆盖规划算法

针对自主水下机器人的路径规划问题,提出一种基于双频识别侧扫声呐(DIDSON)的全局路径规划算法。根据双频识别侧扫声呐的物理特性对AUV进行数学建模,根据声呐的工作频率不同,将AUV分为高频、低频两种工作模式。高频模式下成像精度高,低频模式下成像范围大。文中提出了一种D2-CPP算法,根据声呐返回的识别结果,算法会自主切换AUV的工作模式,并动态规划出对应的路径点,直到覆盖所有区域。通过与割草机算法的仿真对比,证明了算法的有效性,近海实验证明了算法的可靠性。     

基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割

由于水下图像受到水下光照条件以及水质的一些特性影响,存在对比度低、灰度不均、目标边缘模糊等特点。传统基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是采用凸模糊集的隶属函数和穷举法存在计算复杂度高、时效性差等缺点。在传统模糊熵分割算法的基础上,重新定义了模糊熵,并根据最大熵原理,利用改进粒子群优化算法(PSO)来搜索分割阈值。通过水下图像处理试验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的;与传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性。     

基于电子海图的智能潜水器路径规划研究

随着地理信息系统技术的发展,电子海图作为一种专门的电子地图也越来越成熟。电子海图中提供了详细而准确的海洋环境信息。利用电子海图的环境建模和考虑海流因素的遗传搜索策略为解决大范围海洋环境下智能潜水器全局路径规划提供了一个新的方法。利用电子海图中的信息对智能潜水器的工作环境进行环境建模,以遗传多目标优化算法为搜索策略进行全局路径规划,并考虑海流因素对潜水器的影响,使潜水器在航行时可充分利用海流的能量。通过仿真试验对环境建模和路径规划进行了验证。该方法具有很好的实用性。     

便携式AUV水下对接过程中的碰撞分析与罩式对接平台优化设计

以便携式自主水下机器人(AUV)和罩式导向对接平台的水下对接过程为研究对象,将碰撞力大小和对接时间作为评价指标,研究导向罩形状、对接管尺度以及AUV与对接管的偏心距对整个对接过程的影响。在三维建模的基础上,使用ADAMS软件进行动力学仿真分析,结果表明,减小导向罩开口角度、增大对接管直径、减小偏心距可以适当减小碰撞力和对接时间。通过对上述影响因素与评价指标建立函数关系,利用多目标优化设计的方法并结合实际情况对参数做出合理的分析和筛选,为水下机器人对接平台提供设计依据。     

面向回坞任务的AUV航向控制方式研究

AUV自主回坞是实现其水下回收和能源补充的基础,回坞过程中的航向控制技术是能否成功回坞的关键,介绍了基于超短基线声学传感器引导的某重型AUV的回坞方案设计、制导原理和路径跟踪控制方法;研究了水平面内航行器路径跟踪的航向控制问题,提出了回坞时,可以增加横贯推进器或侧翼推进器来进行航向控制的方法。通过湖上试验,验证了以上方法和算法的有效性并得出以下结论:两种方法都适用于水下回坞,侧翼转向更适合有小区域转向需求的AUV;采用横贯推进器进行航向调整,AUV转弯过程深度变化小,深度偏差均值在0.5 m以内;在对折线形的路径进行跟踪时,跟踪能力更强,末程入坞阶段,与设定航线距离偏差均值比侧翼转向方式小0.34 m。     

浸没式可移动外输终端系泊系统优化研究

我国的边际油田大多年产量小且开发年限短，周围没有可依托设施的油田。针对此情况，可采用“蜜蜂式”开发模式。针对浸没式可移动外输终端这一新型概念设计，选取关键工况开展了时域耦合分析，研究了系泊系统参数对可移动外输终端最大水平位移和系泊缆最大张力的影响。以可移动外输终端最大水平位移和系泊缆最大张力最小为优化目标，以系泊缆结构安全为约束条件，构建了系泊系统多目标优化模型。分别建立了基于NSGA-Ⅱ和多目标粒子群算法的系泊系统优化框架，并应用这两种算法对系泊系统进行了优化设计。结果表明，NSGA-Ⅱ和多目标粒子群算法均可以解决系泊系统多目标优化问题，粒子群算法优化速度快，但通过NSGA-Ⅱ得到的Pareto前沿优化性能更好，因此更适合开展浸没式可移动外输终端的系泊系统优化。     

基于蚁群算法的水下传感网网络生存期延长策略研究

随着海洋强国战略的推进和实施,水下传感器网络广泛应用于海洋资源探测、污染监测、辅助导航和水下军事侦察等领域,具有十分重要的意义。由于水下传感器所携电池充电或更换困难,如何减小传输能耗、在传感器能量受限的情况下提升网络生存期是亟须解决的关键问题之一。据此,提出了一种动态蚁群路由算法,考虑了每次传输后的节点剩余能量,作为路径优化的条件之一,基于蚁群算法在每次传输中选择最优路径,并在每次传输完成后更新路由表,让更多的节点参与信息传输,以提高节点的利用率。仿真结果表明：动态蚁群路由算法同时兼顾了能耗平衡和最小传输能耗,大大提高了网络生存期。分析结果对水下传感器网络的路由协议设计有一定的参考意义。     

顾及恶劣海况的船舶救援路径规划

为了保障救援船舶在恶劣海况环境下能够安全、高效地到达救援区域,本文改进人工鱼群算法开展海上救援路径规划研究。选取地形、海风和海浪等指标进行风险度量,采用GIS（geographical information system）多指标决策方法构建海洋环境威胁场,通过粒子群算法计算救援路径规划的最佳参数,并实现海上救援路径搜索。实验表明,基于改进的人工鱼群算法规划的船舶救援路径效果更优,可为海上应急救援提供辅助决策参考。     

An improved particle swarm optimization algorithm with harmony strategy for the location of critical slip surface of slopes

The determination of optimal values for three parameters required in the original particle swarm optimization algorithm is very difficult.It is proposed that two new parameters simulating the harmony search strategy can be adopted instead of the three parameters which are required in the original particle swarm optimization algorithm to update the positions of all the particles.The improved particle swarm optimization is used in the location of the critical slip surface of soil slope,and it is found that the improved particle swarm optimization algorithm is insensitive to the two parameters while the original particle swarm optimization algorithm can be sensitive to its three parameters.     

Evolutionary path planning for autonomous underwater vehicles in a variable ocean

This paper proposes a genetic algorithm (GA) for path planning of an autonomous underwater vehicle in an ocean environment characterized by strong currents and enhanced space-time variability. The goal is to find a safe path that takes the vehicle from its starting location to a mission-specified destination, minimizing the energy cost. The GA includes novel genetic operators that ensure the convergence to the global minimum even in cases where the structure (in space and time) of the current field implies the existence of different local minima. The performance of these operators is discussed. The proposed algorithm is suitable for situations in which the vehicle has to operate energy-exhaustive missions.     

基于四叉树的多波束水深数据快速检索方法

针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。     

Tidal Turbine Array Optimization Based on the Discrete Particle Swarm Algorithm

In consideration of the resource wasted by unreasonable layout scheme of tidal current turbines, which would influence the ratio of cost and power output, particle swarm optimization algorithm is introduced and improved in the paper. In order to solve the problem of optimal array of tidal turbines, the discrete particle swarm optimization (DPSO) algorithm has been performed by re-defining the updating strategies of particles’ velocity and position. This paper analyzes the optimization problem of micrositing of tidal current turbines by adjusting each turbine’s position, where the maximum value of total electric power is obtained at the maximum speed in the flood tide and ebb tide. Firstly, the best installed turbine number is generated by maximizing the output energy in the given tidal farm by the Farm/Flux and empirical method. Secondly, considering the wake effect, the reasonable distance between turbines, and the tidal velocities influencing factors in the tidal farm, Jensen wake model and elliptic distribution model are selected for the turbines’ total generating capacity calculation at the maximum speed in the flood tide and ebb tide. Finally, the total generating capacity, regarded as objective function, is calculated in the final simulation, thus the DPSO could guide the individuals to the feasible area and optimal position. The results have been concluded that the optimization algorithm, which increased 6.19% more recourse output than experience method, can be thought as a good tool for engineering design of tidal energy demonstration.     

基于能耗最优的TLP张力腿水下无线监测组网方法研究

张力腿作为张力腿平台(tension leg platform,简称TLP)的重要组成部分,服役水深大,动力学行为复杂多样。为了保障张力腿的结构安全,开展张力腿的水下全方位监测十分必要。文中以某TLP为依托,构建一套能耗最优的张力腿监测系统。首先,利用附加质量法对张力腿进行湿模态分析,结合有效独立法与模态置信度准则确定张力腿监测节点的具体布设方案;其次,以能耗最低为优化目标,基于遗传算法建立了水下无线组网监测方案,同时讨论了监测节点存在失效时监测数据传输路径改变方案;最终,得到一套能耗最优的TLP张力腿水下无线组网监测方法,以降低水下监测系统维护成本。     

Research on Bulbous Bow Optimization Based on the Improved PSO Algorithm

In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset mesh technique was used for mesh generation. RANS method was used to calculate the total resistance of the hull. In order to improve the efficiency and smoothness of the geometric reconstruction, the arbitrary shape deformation (ASD) technique was introduced to change the shape of the bulbous bow. To improve the global search ability of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm was proposed to set up the optimization model. After a series of optimization analyses, the optimal hull form was found. It can be concluded that the simulation based design framework built in this paper is a promising method for bulbous bow optimization.     

动力定位船舶伪逆法与混沌粒子群法相融合的推力分配算法研究

动力定位船舶一般都装备冗余推进器,推力分配求解将直接影响最终定位的效果。针对伪逆法在推力分配中存在问题,提出一种把伪逆法和混沌粒子群法(CPSO)相融合的推力分配算法,该组合算法方便处理推力器各种限制条件,计算简单,能兼顾船舶的能耗及操作性,解决奇点问题。最后以某挖泥船为例,仿真结果表明该推力分配算法具备一定的实用指导价值,能有效提高船舶的定位性能。     

海洋声学调查数据处理系统的实现及关键技术

针对目前我国海洋水声环境调查需求,结合国内现有的技术条件和现有的处理方法、原理,详述了海洋声学调查数据处理系统的实现途径及关键技术的解决,该系统软件满足我国目前海洋调查的需求,提高了海洋环境数据处理的自动化、数字化和信息化程度。