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文档简介
本发明公开了一种无人潜器的自动坐底控根据无人潜器当前所处深度与海底深度实时输2S1、根据无人潜器在潜坐海底时深度与纵倾两自S2、构建二阶深度微分跟踪器,根据无人潜器当qbG与xC分别为bt1和xt2分qd3对所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型(1)进行线性化得到线性状态空间模k与Uk-1分别为系统输入与输出的b)预测过程:根据前一时刻的状态估计值计算当前时刻的4-1表示上一时刻的协方差矩阵;d)校正过程:根据测量值与先验估计值计算状态后验估计值与误差协方差后验估计-1|k表示当根据卡尔曼滤波器的状态后验估计值计算出无人潜器的运动状态与不均衡量将无人潜器的线性状态空间模型(3)转换为式将式(9)简化为两个单输入单输出的串联积p采用极点配置法将深度与纵倾通道的极点分别配置在-ωcw与-ωcq,则得到增益矩阵5为:67bG与xC分分别为浮力调整水舱、艏纵倾调节水舱与艉纵倾调节水舱在潜器坐标系下的横坐标,d=v1为输入控制器的深度指令,v2为输入控制器的垂向速度指[0019]对所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型(1)进行线性化得到线性状态空8述卡尔曼滤波器计算无人潜器坐底过程中的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量包9d为PD控制器增益矩阵;[0079]图14为本发明实施例提供的仿真工况2下的无人潜器的浮力不均衡量曲线示意[0080]图15为本发明实施例提供的仿真工况2下的无人潜器的纵倾不均衡量曲线示意bG与xC分分别为浮力调整水舱、艏纵倾调节水舱与艉纵倾调节水舱在潜器坐标系下的横坐标,d=[0091]水下无人潜器在执行坐底任务时,要同时对深度与垂向速度两个状态进行控v1为输入控制器的深度指令,v2为输入控制器的垂向速度指进行估算,首先对无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型(1)进行线性化得到线性状态[0106]基于上述的离散状态空间模型(5)设计卡尔曼滤波器估算坐底过程中潜器的运动成=U,(11)p看出本发明方法能够准确的估计出潜器坐底过程中的浮力与纵倾不均衡量,并快速收敛,[0132]以上对本发明实施例进行了详细介绍,对本发明的原理[0133]对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发
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