【摘 要】
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21世纪,人类进入了大规模开发利用海洋的时期。作为“全球海洋观测业务系统计划”的一个子计划,Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）计划主要通过Argo浮标对深海区温盐结构进行观测,观测获取的实时数据被用于进行气候和海洋学等方面的研究,可以为海洋研究、海洋开发、海洋管理等提供数据及技术支持。现有的深海智能Argo浮标控制算法存在定深控制精
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21世纪,人类进入了大规模开发利用海洋的时期。作为“全球海洋观测业务系统计划”的一个子计划,Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）计划主要通过Argo浮标对深海区温盐结构进行观测,观测获取的实时数据被用于进行气候和海洋学等方面的研究,可以为海洋研究、海洋开发、海洋管理等提供数据及技术支持。现有的深海智能Argo浮标控制算法存在定深控制精度低、抗干扰能力弱等问题,导致浮标采集数据质量不高。为此提出了一种基于模糊自适应PID的深海智能Argo浮标定深控制策略,以提高浮标的定深控制精度和抗干扰能力。论文的主要研究内容如下:1.对深海智能Argo浮标的运动过程进行分析,研究其受力状况及主要运动学参数,建立深海智能Argo浮标下潜运动过程的动力学模型以及Simulink仿真模型,为定深控制策略的研究奠定基础。2.根据深海智能Argo浮标的动力学模型,设计用于浮标定深控制的传统PID控制器,并设计模糊控制器对传统PID控制器的增益参数进行实时整定,实现浮标的模糊自适应定深控制。Simulink软件仿真结果表明,模糊自适应PID定深控制策略各项动态性能指标优于传统PID。3.通过分析深海智能Argo浮标的运动特点,设计卡尔曼滤波器对浮标系统的测量噪声进行抑制,以改善浮标模糊自适应PID定深控制的控制效果,优化其动态性能指标。Simulink软件仿真结果表明,加入卡尔曼滤波器后,浮标定深控制的抗干扰能力增强,定深控制精度提高。4.通过高压环境模拟实验系统建立实验环境,以半实物仿真实验的形式对深海智能Argo浮标模糊自适应PID定深控制策略进行测试。实验结果表明,采用该策略对浮标进行定深控制,显著提高了系统的各项动态性能指标。
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