【摘 要】
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深海自持式浮标是全球海洋观测计划——Argo计划中获取海洋环境数据的重要装备。其电能供给仅仅来源于自身携带的电池,投放后,由于回收成本较高,将一直在海洋中工作至能量耗尽,因此降低浮标每个运动周期内的能耗,提高浮标工作寿命,对长时间大范围海洋观测的研究具有重要意义。浮标的悬停控制过程包括从海平面下潜到悬停深度,并悬停漂浮一段时间,是测量洋流信息的重要过程。目前的悬停控制方法都着眼于悬停精度,忽略了对
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深海自持式浮标是全球海洋观测计划——Argo计划中获取海洋环境数据的重要装备。其电能供给仅仅来源于自身携带的电池,投放后,由于回收成本较高,将一直在海洋中工作至能量耗尽,因此降低浮标每个运动周期内的能耗,提高浮标工作寿命,对长时间大范围海洋观测的研究具有重要意义。浮标的悬停控制过程包括从海平面下潜到悬停深度,并悬停漂浮一段时间,是测量洋流信息的重要过程。目前的悬停控制方法都着眼于悬停精度,忽略了对于能耗的考虑,导致悬停控制过程能耗巨大,电能供给难以满足持续工作3年以上的需求。为解决这一问题,本文对浮标的悬停控制过程进行了能耗优化设计。首先对浮标目前悬停控制过程的能耗进行分析,从静态能耗和动态能耗分别进行优化。本文通过设置休眠模式,在保证测量功能的前提下,降低待机时的静态能耗。对于动态能耗,通过对经海试验证的浮标动力学模型的分析,得出“浮标悬停时外油囊体积只与悬停深度以及该深度的密度、温度有关”的结论,并据此提出通过控制浮标外油囊体积实现悬停的低功耗悬停控制方法。低功耗悬停控制方法进行具体实现包括:第一步采用Argo数据集中筛选出的数据,拟合目标海域的密度-深度和温度-深度曲线,计算悬停时浮标外油囊体积随目标深度的变化关系。第二步建立悬停控制过程的能耗模型,采用改进的最优保存遗传算法对模型求解,找出能耗最优的运动方式。最后在实验室搭建了能够模拟海洋环境的半实物仿真系统,对该方法的有效性进行验证。结果表明本文提出的能耗优化方法能有效应用于浮标的悬停控制过程,悬停精度与原控制方法相当,能耗降为原来的1/100以下。
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