【AUV】水下航行器能量收集器动力学和控制研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）在现代海洋开发与研究中扮演着举足轻重的角色。在海洋资源勘探领域，它能够深入海底，探测矿产资源的分布情况，为资源的合理开发提供数据支持；在环境监测方面，可实时监测海洋水质、温度、盐度等参数，助力对海洋生态环境的保护与研究；军事侦察中，AUV 能悄无声息地执行任务，获取关键情报；科学研究时，能到达人类难以企及的深海区域，探索未知的海洋奥秘。

然而，传统 AUV 依赖内部有限容量电池供电的方式，极大地束缚了其发展。有限的电量使得 AUV 的任务时间短暂，无法长时间在海洋中作业，作业范围也被严格限制在电池续航能力所及的区域内。这一续航瓶颈犹如紧箍咒，严重阻碍了 AUV 在更广阔海洋领域的应用与探索。

在此背景下，能量收集技术应运而生，成为突破 AUV 能源困境的希望之光。该技术旨在从海洋外部环境中捕获能量，并将其转化为 AUV 可使用的电能。通过这种方式，AUV 能够摆脱对内部有限电池的过度依赖，显著提升其长期自主作业能力，为其在海洋中的广泛应用开辟新的道路。

1.2 研究现状

在动力学研究层面，已有不少学者投身于基于流体力学的能量收集器模型构建工作。他们深入分析水流速度、波浪频率等关键环境因素对能量收集器振动特性的影响。例如，通过建立复杂的数学模型，模拟不同水流速度下能量收集器的振动幅度与频率变化，从而探究其对能量收集效率的作用机制。

在控制策略方面，PID 控制、自适应控制等方法已被应用于能量收集器的功率调节。PID 控制通过对比例、积分、微分三个环节的调节，使能量收集器的功率输出保持在相对稳定的状态。自适应控制则能够根据环境变化，自动调整控制参数，以适应不同的工况。

尽管取得了这些成果，但现有研究在面对复杂海洋环境时，仍暴露出诸多不足。海洋环境瞬息万变，水流速度可能在短时间内大幅波动，波浪的高度、周期和方向也时刻变化，温差、光照等条件同样不稳定。现有的能量收集器在如此复杂多变的环境下，适应性较差，难以稳定、高效地收集能量，能量收集效率的优化也面临重重困难。因此，如何精准描述能量收集器在复杂海洋环境下的动力学特性，并设计出与之相匹配的高效控制策略，成为当前亟待攻克的关键问题。

1.3 研究目的与意义

本研究聚焦于深入探究 AUV 能量收集器的动力学特性，并精心设计优化控制策略，核心目标在于显著提高能量收集效率，进而大幅延长 AUV 的续航时间。

从理论层面来看，本研究成果将为 AUV 能量收集系统的设计提供坚实的理论依据。通过对能量收集器动力学特性的精准把握，能够优化系统的结构设计、参数配置等，使系统在理论上达到最优性能。从技术应用角度而言，所设计的高效控制策略将为 AUV 能量收集系统的实际应用提供有力的技术支持。在实际海洋作业中，能够确保能量收集器稳定、高效地工作，提高 AUV 的能源获取能力，降低对外部能源补给的依赖。

本研究对于推动海洋探测技术的整体发展具有重要意义。随着 AUV 续航能力和工作效率的提升，其能够在更广阔的海洋区域、更长的时间内开展探测工作，获取更丰富、更准确的海洋数据，为海洋科学研究、资源开发、环境保护等领域的发展注入强大动力。

二、水下航行器能量收集器动力学模型构建

2.1 能量收集器结构与工作原理

2.1.1 水流能收集器

水流能收集器主要利用水流蕴含的动能，并将其转化为电能。其中，水轮机是较为常见的一种形式。水轮机式能量收集器通常由叶片、转轴、发电机等部分构成。当水流冲击叶片时，叶片受力带动转轴旋转，进而驱动发电机运转，实现从水流动能到电能的转换。其动力学特性与多个因素紧密相关，水流速度是关键因素之一，水流速度的大小直接影响叶片所受冲击力的强弱，从而决定转轴的转速；叶片形状也不容忽视，不同的叶片形状在水流作用下产生的升力和阻力不同，会影响能量收集器的启动性能和能量转换效率；转速同样重要，合适的转速能够使发电机工作在最佳状态，实现高效的能量输出。经研究表明，其能量输出功率与水流速度的立方成正比，这意味着水流速度的微小提升，可能带来能量输出的大幅增加。

振荡水翼式能量收集器则是另一种典型代表。它主要由水翼、连接机构、发电装置组成。在水流作用下，水翼会发生振荡，这种振荡运动通过连接机构传递给发电装置，最终转化为电能。其动力学特性涉及到复杂的多场耦合，包括流体动力学、结构动力学和电磁学。从流体动力学角度，水流对水翼的作用力会随着水流速度、水翼攻角等因素变化；结构动力学方面，水翼的质量、刚度、阻尼等特性决定了其振荡的幅度和频率；电磁学上，发电装置的性能影响着从机械振荡能到电能的转换效率。能量输出效率受水翼形状、振荡频率和幅度、阻尼等因素综合影响。例如，优化水翼形状可以提高其在水流中的振荡响应，合适的振荡频率和幅度能够使能量转换达到最佳状态，而阻尼的合理设置则有助于减少能量损耗。

2.1.2 波浪能收集器

波浪能收集器致力于捕捉海洋波浪的能量。对于 AUV 应用场景，常采用小型化的装置，以适应 AUV 有限的空间和负载能力。振荡水柱式波浪能收集器是其中一种类型，它主要由气室、水柱、气动涡轮机和发电机组成。当波浪进入气室，引起气室内水柱的振荡，从而压缩或扩张气室内的空气，形成气流驱动气动涡轮机旋转，进而带动发电机发电。其动力学特性与波浪高度、周期、方向密切相关。较高的波浪高度能使水柱产生更大的振荡幅度，增加气室内空气的压力变化；波浪周期决定了水柱振荡的频率，不同的频率对气动涡轮机的启动和稳定运行有不同影响；波浪方向则影响波浪进入气室的角度和效率。

浮子式波浪能收集器也是常见类型，主要由浮子、系泊系统、能量转换装置组成。浮子在波浪的起伏作用下做上下运动，通过系泊系统将这种运动传递给能量转换装置，实现能量的收集与转换。浮子的尺寸、形状、惯性对其动力学特性有重要影响。较大尺寸的浮子能捕获更多的波浪能量，但同时也可能增加系泊系统的负担；合适的形状可以提高浮子在波浪中的响应性能；惯性则影响浮子运动的稳定性和能量转换效率。摆荡式波浪能收集器通过摆荡机构在波浪作用下的摆动来收集能量，其动力学特性同样受到波浪条件以及自身结构参数的影响。

2.1.3 温差能收集器

温差能收集器利用海水在垂直方向上存在的温差，借助热电效应实现发电。其核心部件是热电材料，通常采用半导体材料制成。工作时，将热电材料的一端置于温度较高的海水层，另一端置于温度较低的海水层，由于两端存在温差，会在热电材料内部产生热电动势，从而形成电流。其动力学特性相对其他类型收集器较为简单，主要取决于温差大小和热电材料的性能。温差越大，热电动势越高，输出的电功率也就越大，理论上能量输出功率与温差的平方成正比。然而，在实际应用中，由于海水温差相对较小，且热电材料的转换效率有限，导致其通常功率较低。为了提高温差能收集器的性能，需要不断研发新型高性能热电材料，提高材料的热电转换效率，同时优化热交换器的设计，增大与海水的换热面积，提高温差利用效率。

2.1.4 太阳能收集器

对于在浅水区域或接近水面作业的 AUV，太阳能收集器是一种可行的能量获取方式。太阳能收集器主要由太阳能电池板组成。当太阳光照射到太阳能电池板上时，光子与电池板内的半导体材料相互作用，产生电子 - 空穴对，这些电子和空穴在电场作用下定向移动，形成电流，从而实现太阳能到电能的转换。其动力学特性主要与光照强度、太阳能电池板的面积和效率相关。光照强度是决定能量输出的关键因素，在水下环境中，由于水对光的吸收和散射作用，光照强度会随着水深的增加而迅速衰减。因此，AUV 在使用太阳能收集器时，需要合理规划航行深度和时间，以确保能够接收到足够强度的光照。太阳能电池板的面积越大，能够捕获的太阳能越多，但同时也会增加 AUV 的负载和体积；电池板的效率则直接影响太阳能到电能的转换比例，通过采用新型材料和优化电池板结构设计，可以提高电池板的转换效率。

2.2 动力学建模

2.2.1 流体动力学建模

对于水流能和波浪能收集器，建立准确的流体动力学模型是理解其工作原理和性能的基础。在水流能收集器的建模中，当采用势流理论时，假设流体为无粘性、不可压缩的理想流体，通过求解拉普拉斯方程来描述流体的速度势函数，进而得到流体对收集器的作用力。例如，对于水轮机式能量收集器，利用势流理论可以计算出在不同水流速度和叶片形状下，叶片表面的压力分布，从而确定叶片所受的升力和阻力。但实际流体存在粘性，粘性流理论则考虑了流体粘性对流动的影响，通过求解纳维 - 斯托克斯方程来描述流体的运动。在计算流体动力学（CFD）方法中，将计算区域划分为离散的网格，通过数值方法求解流体力学方程，能够更精确地模拟流体与收集器之间的复杂相互作用，包括流体的紊流特性、边界层效应等。

在波浪能收集器的流体动力学建模中，需要考虑波浪的传播、反射、衍射等现象。例如，对于振荡水柱式波浪能收集器，要模拟波浪进入气室时的水流运动，以及气室内水柱振荡与周围流体的相互作用。可以采用基于边界元法的数值模型，将波浪的自由表面和结构物表面离散为边界元，通过求解边界积分方程来计算流体对结构物的作用力。同时，考虑 AUV 本身的运动以及环境流对收集器的耦合作用至关重要。AUV 在航行过程中会引起周围流场的变化，这种变化会影响能量收集器所受的流体作用力；而环境流的存在，如洋流，也会与波浪相互作用，进一步改变收集器周围的流场条件。通过建立多场耦合模型，能够更全面、准确地描述能量收集器在复杂海洋环境下的流体动力学特性。

2.2.2 结构动力学建模

能量收集器中的机械结构，如水流能收集器的水轮机叶片、振荡水翼，波浪能收集器的浮子等，其动力学特性对能量收集效率有着重要影响。在建立结构动力学模型时，首先要考虑结构的惯性特性，包括质量、转动惯量等。例如，水轮机叶片的质量分布会影响其在水流冲击下的转动加速度，较大的转动惯量可能使叶片在启动时需要更大的能量，但在稳定运行时能保持更稳定的转速。结构的刚度决定了其在受力时的变形程度，对于振荡水翼来说，合适的刚度能够使其在水流作用下产生恰当的振荡幅度和频率，若刚度过大，水翼可能难以振荡；刚度过小，则可能导致水翼过度变形甚至损坏。

阻尼也是结构动力学模型中的重要参数，它反映了结构在振动过程中能量的耗散情况。合理的阻尼设置可以避免结构发生共振，减少能量损失。例如，在波浪能收集器的浮子系统中，通过设置阻尼装置，可以使浮子在波浪作用下的运动更加平稳，提高能量转换效率。在建立结构动力学模型时，通常采用集中参数模型或有限元模型。集中参数模型将结构简化为若干个集中质量、弹簧和阻尼元件的组合，通过牛顿第二定律建立运动方程。有限元模型则将结构离散为有限个单元，通过求解单元的刚度方程和质量方程，得到整个结构的动力学响应，能够更精确地模拟结构的复杂变形和应力分布。

2.2.3 能量转换建模

建立从机械能、热能或光能到电能的转换模型是动力学建模的重要环节。对于水轮机式水流能收集器，其能量转换模型主要描述水轮机转速与电能输出之间的关系。水轮机通过转轴与发电机相连，发电机的输出电压和电流与水轮机的转速满足一定的电磁感应定律。在理想情况下，发电机的输出功率与转速的平方成正比，但实际中由于发电机的内阻、效率等因素的影响，功率输出特性会有所偏差。通过建立精确的能量转换模型，可以根据水轮机的实时转速预测发电机的电能输出，为后续的能量管理和控制提供依据。

对于温差能收集器，其能量转换模型基于热电效应原理。热电材料的塞贝克系数决定了温差与热电动势之间的关系，通过建立热传导方程和电学方程的耦合模型，可以计算出在给定温差下热电模块的电功率输出。考虑到热电材料的性能会随温度变化，以及热交换过程中的热阻等因素，需要对模型进行修正和优化，以提高模型的准确性。对于太阳能收集器，能量转换模型主要描述光照强度与太阳能电池板电能输出之间的关系。太阳能电池板的电流 - 电压特性曲线会随着光照强度和温度的变化而改变，通过建立数学模型，可以根据实时的光照强度和电池板温度预测其电能输出，为 AUV 合理利用太阳能提供指导。

2.2.4 系统耦合建模

将流体动力学、结构动力学和能量转换模型整合起来，建立完整的能量收集器系统动力学模型，能够全面反映能量收集器在实际工作中的动态特性。在系统耦合建模过程中，需要考虑各个子模型之间的相互作用和反馈机制。例如，在水流能收集器中，流体动力学模型计算得到的流体对水轮机叶片的作用力，会作为结构动力学模型的输入，影响叶片的运动状态；而叶片的运动又会反过来改变流体的流场分布，从而影响流体动力学模型的计算结果。同时，结构动力学模型中叶片的转速信息会传递给能量转换模型，用于计算电能输出，而电能输出的变化可能会影响发电机的负载特性，进而反馈到结构动力学模型中，影响水轮机的转速。

考虑能量收集器与 AUV 本体之间的耦合作用也至关重要。能量收集器在工作过程中会产生阻力，这种阻力会影响 AUV 的航行速度和姿态，例如水流能收集器的水轮机叶片在转动时会对 AUV 产生向后的阻力，使 AUV 的前进速度降低；而 AUV 的运动状态，如加速、减速、转向等，也会改变能量收集器周围的流场条件，进而影响能量收集器的性能。通过建立系统耦合模型，可以综合分析这些相互作用，为能量收集器的优化设计和控制策略的制定提供更准确的依据。在建模过程中，需要根据实际情况选择合适的建模方法和简化假设，平衡模型的精度和复杂性，以满足工程应用的需求。对于复杂的非线性系统，可以采用系统辨识等方法，通过实验数据来获取模型参数，提高模型的准确性和可靠性。

2.3 模型验证与分析

为了确保所建立的能量收集器动力学模型的准确性和可靠性，需要进行模型验证与分析。模型验证通常采用实验数据与模型计算结果对比的方法。在实验设计中，需要模拟实际海洋环境中的各种工况，对于水流能收集器，设置不同的水流速度、流量等参数；对于波浪能收集器，模拟不同高度、周期和方向的波浪；对于温差能收集器，控制不同的温差条件；对于太阳能收集器，调节光照强度和角度。通过在实验平台上安装能量收集器样机，并布置各类传感器，如力传感器、加速度传感器、流速传感器、温度传感器、光照传感器等，采集能量收集器在不同工况下的运行数据，包括结构的运动参数、流体的作用力、能量输出等。

将实验采集到的数据与动力学模型的计算结果进行对比分析。如果模型计算结果与实验数据在趋势和数值上都能较好地吻合，说明模型具有较高的准确性；若存在偏差，则需要深入分析原因。可能的原因包括模型假设不合理、参数取值不准确、未考虑某些重要因素等。例如，在流体动力学建模中，若假设流体为理想流体，而实际流体的粘性对能量收集器性能有显著影响，就会导致模型与实验结果出现偏差。此时，需要对模型进行修正，如考虑流体粘性，采用更复杂的粘性流模型进行计算。通过多次的模型验证与修正，不断提高模型的精度，使其能够更准确地描述能量收集器在实际海洋环境中的动力学特性。

在模型分析方面，利用建立好的动力学模型，可以进行多种工况下的数值模拟研究。分析不同参数对能量收集器性能的影响规律，如水流能收集器中水流速度、叶片形状和数量对能量输出功率的影响；波浪能收集器中波浪高度、周期、浮子尺寸对能量收集效率的影响等。通过参数敏感性分析，确定对能量收集器性能影响较大的关键参数，为能量收集器的优化设计提供依据。同时，还可以通过模型分析能量收集器在不同工作阶段的动态响应特性，如启动过程、稳定运行过程、受到外界干扰时的响应等，为控制策略的设计提供参考，以确保能量收集器在各种工况下都能稳定、高效地运行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王晓鸣.混合驱动水下自航行器动力学行为与控制策略研究[D].天津大学,2009.DOI:10.7666/d.y1677851.

[2] 赵宁宁.水下航行器控制系统仿真试验研究与应用[D].西北工业大学,2006.DOI:10.7666/d.y930368.

[3] 李乐强,王银涛.模型参数不确定条件下的自主水下航行器(AUV)自适应编队控制研究[J].舰船电子工程, 2015.DOI:JournalArticle/5b3b7870c095d70f00773115.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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