CN103838146A - 一种海流估计系统和估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海流估计系统和估计方法，涉及海洋航行器的控制领域，所述的海流估计系统包括：信号采集单元、比较单元、预估器、自适应迭代更新单元和坐标变换单元，信号采集单元负责采集海洋航行器在地球坐标中的实际坐标信息和首摇角、船体坐标系下海洋航行器的纵荡速度、横荡速度，然后比较单元、预估器、自适应迭代更新单元以及坐标变换单元对数据信息进行处理运算后输出海流大小的估计值和海流方向的估计信息。该海流估计系统和估计方法能够实时精确地估计海洋航行水域的时变海流信息，对于提高海洋航行器的运动控制精度具有重要的实际意义。

Description

一种海流估计系统和估计方法

技术领域

本发明涉及海洋航行器的控制领域，尤其涉及一种海流估计系统和估计方法。

背景技术

海洋航行器泛指海洋中水上或水下航行的无人艇和潜艇等动力装置。现有技术中具有如下海洋航行器的运动学模型：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{x}\left(t\right)=u\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)-\mathrm{\υ}\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+V_x\left(t\right)\\ \stackrel{\·}{y}\left(t\right)=u\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+\mathrm{\υ}\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+{\mathrm{aaV}}_y\left(t\right)\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中x(t)和y(t)表示海洋航行器在地球坐标系下的位置坐标；ψ(t)为海洋航行器在地球坐标系下的首摇角；u(t)和υ(t)分别表示海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度和横荡速度；V_x(t)和V_y(t)分别表示海流在地球坐标系下的x轴与y轴分量，并且用极坐标可以表示为

$\left\{\begin{array}{c}{V}_x\left(t\right)=V_c\left(t\right)\cos {\mathrm{\β}}_c\left(t\right)\\ V_y\left(t\right)=V_c\left(t\right)\sin {\mathrm{\β}}_c\left(t\right)\end{array}\right.$

其中V_c(t)为海流的速度，β_c(t)为海流的方向。

海洋航行器在海洋观测与海洋探索方面发挥着重要的作用，在复杂的海洋航行环境中海流是影响海洋航行器运动控制精度的主要干扰因素之一，因此对海流的精确辨识与估计是实现海洋航行器精确运动控制的关键前提。由于海流具有较强的非线性、时变以及难以估计等特点，现有辨识方法和传感器技术很难直接对其进行精确的估计和测量。

Hegrenaes等人提出了基于最小二乘法的海流估计方法，但该方法不利于实时估计且依赖于海洋航行器的开环操纵性试验。里斯本理工大学Aguiar提出了基于预估器的海流估计器，其缺点是只能实现对匀速海流的估计；哈尔滨工业大学杨莹等人提出了三维空间下的海流估计器，但该方法仍然没有突破匀速海流的假设；上海交通大学葛晖等提出了基于神经网络的海流估计方法，其缺点是估计环路与控制环路具有耦合性限制了其实际应用。

发明内容

根据现有技术存在的问题，基于背景技术中公开的海洋航行器运动学模型公开了一种海流估计系统，根据地球坐标系下海洋航行器的位置坐标、首摇角、船体坐标系下海洋航行器的纵荡速度、横荡速度，实时精确的估计时变海流的变化，克服了现有方法的不足，解决了航行环境中海流对海洋航行器的干扰问题。本发明的具体方案是：

一种海流估计系统，包括：信号采集单元、比较单元、预估器、自适应迭代更新单元和坐标变换单元；

所述信号采集单元采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)；

所述比较单元接收所述信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)、y(t)和预估器传送的海洋航行器的坐标估计信息

和，并根据上述信息输出海洋航行器的坐标估计误差

和

所述预估器接收：信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下的首摇角ψ(t)、船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差

和自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

根据接收到的数据信息获取海洋航行器的坐标估计信息

和

所述自适应迭代更新单元接收比较单元传送的海洋航行器的坐标估计误差

和

输出海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

所述坐标变换单元接受所述自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

输出海流大小的估计和海流方向的估计

所述自适应迭代更新单元包括比例单元I、延时环节、比例单元II和加法器；

所述比例单元I接收所述比较单元传送的坐标估计误差

和

对接收到的信息进行处理后输出至加法器；所述延时环节接收所述加法器传送的时变海流估计分量

和

并将处理后的数据信息传送至比例单元II，所述比例单元II将处理后的数据信息传送至加法器，所述加法器对接收到的数据信息进行处理输出海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

所述预估器根据：信号采集单元传送的首摇角ψ(t)、纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差和

自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计信息

和

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{\hat{X}}\left(T\right)=u\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)-\mathrm{\υ}\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_x\left(t\right)+k_x\tilde{x}\left(t\right)\\ \stackrel{\·}{\hat{y}}\left(t\right)=u\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+\mathrm{\υ}\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\Ψ}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_y\left(t\right)+k_y\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中k_x、k_y是设计参数。

所述比较单元接收信号采集单元传送的海洋航行器的实际坐标x(t)和y(t)以及预估器传送的坐标估计信息

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计误差

和

$\left\{\begin{array}{c}\tilde{x}\left(t\right)=x\left(t\right)-\tilde{x}\left(t\right)\\ \tilde{y}\left(t\right)=y\left(t\right)-\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right..$

所述自适应迭代更新单元根据比较单元传送的坐标估计误差和

获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

具体采用如下方式：

所述比例单元I根据坐标估计误差

采用如下算法获取中间变量

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{h}}_x\left(t\right)=k_{x1}\tilde{x}\left(t\right)\\ {\hat{h}}_y\left(t\right)=k_{y1}\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.$

其中κ_x1∈R，κ_x2∈R为设计参数。

延时环节根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

获取前一时刻的海流估计值的分量

τ是时间常数；

所述比例单元II根据延时环节输出的前一时刻的海流估计值在各坐标轴方向的

采用如下算法获取中间变量g_x(t)、g_y(t)：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_x\left(t\right)=K_x{\hat{V}}_x(t-\mathrm{\τ})\\ g_y\left(t\right)=K_y{\hat{V}}_y(t-\mathrm{\τ})\end{array}\right.$

其中K_x∈R，K_y∈R，并满足

$\left\{\begin{array}{cc}0\&le;K_x^T{K}_x<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\\ 0\&le;K_y^T{K}_y<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\end{array}\right.$

所述加法器根据比例单元I和比例单元II的输出采用如下算法获取海流估计值在各坐标轴方向的分量：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_x=g_x\left(t\right)+{\hat{h}}_x\left(t\right)\\ {\hat{V}}_y=g_y\left(t\right)+{\hat{h}}_y\left(t\right)\end{array}\right..---\left(2\right)$

所述坐标变换单元根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

采用如下算法获取海流的大小的估计

和海流方向的估计

：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_c\left(T\right)=\sqrt{\widehat{V_X^2\left(t\right)}}+\widehat{V_Y^2\left(t\right)}\\ {\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_c\left(T\right)=\mathrm{are}\tan [{\hat{V}}_Y\left(T\right)/{\hat{V}}_X\left(t\right)]\end{array}\right..$

一种海流估计方法，该方法基于海洋航行器的运动学模型，包括以下步骤：

S1：采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)；

S2：根据海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)和y(t)、海洋航行器的坐标估计信息

和

获取海洋航行器的坐标估计误差

和

；

S3：根据海洋航行器在地球坐标系下的首摇角ψ(t)、船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)的信号、坐标估计误差

和

，海流估计值在各坐标轴方向的分量和

获取海洋航行器的坐标估计信息

和

；

S4：根据坐标估计误差和

获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

；

S5：根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，获取海流大小的估计

和海流方向的估计

。

由于采用了上述技术方案，本发明公开的一种海流估计系统和估计方法，在海流估计系统中：信号采集单元负责采集海洋航行器在地球坐标中的实际坐标信息和首摇角、船体坐标系下海洋航行器的纵荡速度、横荡速度，然后比较单元、预估器、自适应迭代更新单元以及坐标变换单元对数据信息进行处理运算后输出海流大小的估计值和海流方向的估计信息。该海流估计系统和估计方法能够实时精确地估计航行水域的时变海流信息，对于提高海洋航行器的运动控制精度具有重要的实际意义。

本发明的有益效果在于：

1、该海流估计系统能够实现对时变未知海流的精确在线估计，不仅克服了传统估计方法只能对常值海流进行估计的局限，而且具有更高的精确性和快速性。可广泛用于各种海洋航行器的控制单元，对于提高海洋航行器的运动控制精度具有重要的实际意义。

2、自适应迭代更新单元采用迭代方式更新估计值，算法简单更适合于在数字信号处理器上实现。具有严格的定义和数学描述，不依赖被控系统，适用于对不确定复杂海流的估计。在控制过程中不断训练控制器，使控制实现有限区间的低误差跟踪的估计目标，实时的改进跟踪性能。

3、本发明实现了海流估计回路与海洋航行器控制回路的解耦，与传统直接自适应控制相比，可以显著地提高海洋航行器运动控制的暂态性能。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明海流估计系统的结构示意图；

图2为本发明中实施例的示意图；

图3为本发明对时变海流大小的估计效果示意图；

图4为本发明对时变海流方向的估计效果示意图。

图3中：hVc表示

；图4中：hβc表示

。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1所示的海流估计系统的结构示意图，该系统包括：信号采集单元、比较单元、预估器、自适应迭代更新单元和坐标变换单元。

所述信号采集单元采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)；

所述比较单元接收所述信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)、y(t)和预估器传送的海洋航行器的坐标估计信息

和

，并根据上述信息输出海洋航行器的坐标估计误差

和

；

所述预估器接收：信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下的首摇角ψ(t)、船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差

和

，自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，根据接收到的数据信息获取海洋航行器的坐标估计信息

和

；

所述自适应迭代更新单元接收比较单元传送的海洋航行器的坐标估计误差

和

，输出海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

；

所述坐标变换单元接受所述自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，输出海流大小的估计

和海流方向的估计

。

所述自适应迭代更新单元包括比例单元I、延时环节、比例单元II和加法器；

所述比例单元I接收所述比较单元传送的坐标估计误差

和

，对接收到的信息进行处理、将处理后的信息传送至加法器；所述延时环节接收所述加法器传送的时变海流估计分量

和

，并将处理后的数据信息传送至比例单元II，所述比例单元II将处理后的数据信息传送至加法器，所述加法器对接收到的数据信息进行处理输出海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

。

进一步的，所述预估器根据：信号采集单元传送的首摇角ψ(t)、纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差

和，自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计信息

和

：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\&CenterDot;}{\hat{X}}\left(T\right)=u\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)-\mathrm{\&upsi;}\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_x\left(t\right)+k_x\tilde{x}\left(t\right)\\ \stackrel{\&CenterDot;}{\hat{y}}\left(t\right)=u\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+\mathrm{\&upsi;}\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_y\left(t\right)+k_y\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中k_x、k_y是设计参数。

进一步的，所述比较单元接收信号采集单元传送的海洋航行器的实际坐标x(t)和y(t)以及预估器传送的坐标估计信息

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计误差和

：

$\left\{\begin{array}{c}\tilde{x}\left(t\right)=x\left(t\right)-\tilde{x}\left(t\right)\\ \tilde{y}\left(t\right)=y\left(t\right)-\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right..$

进一步的，自适应迭代更新单元根据比较单元传送的坐标估计误差

和

获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和，具体采用如下算法和步骤：

比例单元I根据坐标估计误差

采用如下算法获取中间变量

、

：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{h}}_x\left(t\right)=k_{x1}\tilde{x}\left(t\right)\\ {\hat{h}}_y\left(t\right)=k_{y1}\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.$

其中κ_x1∈R，κ_x2∈R为设计参数。

延时环节根据海流估计值在各坐标轴方向的分量获取前一时刻的海流估计值的分量

，τ是时间常数。

所述比例单元II根据延时环节输出的前一时刻的海流估计值在各坐标轴方向的

采用如下算法获取中间变量g_x(t)、g_y(t)：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_x\left(t\right)=K_x{\hat{V}}_x(t-\mathrm{\&tau;})\\ g_y\left(t\right)=K_y{\hat{V}}_y(t-\mathrm{\&tau;})\end{array}\right.$

其中K_x∈R，K_y∈R，并满足

$\left\{\begin{array}{cc}0\&le;K_x^T{K}_x<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\\ 0\&le;K_y^T{K}_y<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\end{array}\right.$

所述加法器根据比例单元I和比例单元II的输出采用如下算法获取海流估计值在各坐标轴方向的分量：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_x=g_x\left(t\right)+{\hat{h}}_x\left(t\right)\\ {\hat{V}}_y=g_y\left(t\right)+{\hat{h}}_y\left(t\right)\end{array}\right..---\left(2\right)$

所述的坐标变换单元根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

采用如下算法获取海流大小的估计

和海流方向的估计

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_c\left(T\right)=\sqrt{\widehat{V_X^2\left(t\right)}}+\widehat{V_Y^2\left(t\right)}\\ {\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_c\left(T\right)=\mathrm{are}\tan [{\hat{V}}_Y\left(T\right)/{\hat{V}}_X\left(t\right)]\end{array}\right..$

其中：预估器和海洋航行器运动学模型所构成的闭环系统为

其中

$\left\{\begin{array}{c}{h}_x\left(t\right)=V_x\left(t\right)-K_x{V}_x(t-\mathrm{\&tau;})\\ h_y\left(t\right)=V_y\left(t\right)-K_y{V}_y(t-\mathrm{\&tau;})\end{array}\right.$

海流估计误差定义为

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{V}}_x\left(t\right)=V_x\left(t\right)-{\tilde{V}}_x\left(t\right)\\ {\tilde{V}}_y\left(t\right)=V_y\left(t\right)-{\tilde{V}}_y\left(t\right)\end{array}\right.$

所述的闭环系统满足下列稳定性结论。

定理：考虑由背景技术中公开的海洋航行器运动学模型（3），本发明公开的算法（1）以及上述迭代学习律（2）构成的闭环系统。通过选择适当的参数，可以使状态估计误差

和海流估计误差

是一致最终有界的。

证明：构建如下的李亚普诺夫函数

$V=\frac{1}{2}{\tilde{x}}^2\left(t\right)+\frac{1}{2}{\tilde{y}}^2\left(t\right)+{\&Integral;}_{t-\mathrm{\&tau;}}^t\widetilde{V_x^2}\left(s\right)\mathrm{ds}+{\&Integral;}_{t-\mathrm{\&tau;}}^t\widetilde{V_y^2}\left(s\right)\mathrm{ds}$

对V求导可得

$\begin{array}{c}\stackrel{\&CenterDot;}{V}=-k_x{\tilde{x}}^2\left(t\right)+\tilde{x}\left(t\right)[K_x{\tilde{V}}_x(t-\mathrm{\&iota;})+h_x\left(t\right)-{\hat{h}}_x\left(t\right)]-k_y{\tilde{y}}^2\left(t\right)\\ +\tilde{y}\left(t\right)[K_y{\tilde{V}}_y(t-\mathrm{\&tau;})+h_y\left(t\right)-{\hat{h}}_y\left(t\right)]-{\mathrm{\&xi;}}_1\widetilde{V_x^2}\left(t\right)-\widetilde{V_x^2}(t-\mathrm{\&iota;})\\ +{\mathrm{\&eta;}}_1{K}_x^2\widetilde{V_x^2}(t-\mathrm{\&tau;})+{\mathrm{\&eta;}}_1\widehat{h_x^2}\left(t\right)+{\mathrm{\&eta;}}_1{h}_x^2\left(t\right)-2{\mathrm{\&eta;}}_1{\hat{h}}_x\left(t\right)K_x{\tilde{V}}_x(t-\mathrm{\&tau;})\\ +2{\mathrm{\&eta;}}_1{\tilde{V}}_x(t-\mathrm{\&iota;})K_x{h}_x\left(t\right)-2{\mathrm{\&eta;}}_1{\hat{h}}_x\left(t\right)h_x\left(t\right)-{\mathrm{\&xi;}}_2\widetilde{V_y^2}\left(t\right)-\widetilde{V_y^2}(t-\mathrm{\&iota;})\\ +{\mathrm{\&eta;}}_2{K}_y^2\widetilde{V_y^2}(t-\mathrm{\&iota;})+{\mathrm{\&eta;}}_2\widehat{h_y^2}\left(t\right)+{\mathrm{\&eta;}}_2{h}_y^2\left(t\right)-2{\mathrm{\&eta;}}_2{\hat{h}}_y\left(t\right)K_y{\tilde{V}}_y(t-\mathrm{\&iota;})\\ +2{\mathrm{\&eta;}}_2{\tilde{V}}_y(t-\mathrm{\&iota;})K_y{h}_y\left(t\right)-2{\mathrm{\&eta;}}_2{\hat{h}}_y\left(t\right)h_y\left(t\right)\end{array}$

其中ζ₁＞0，η₁＝ζ₁+1,ζ₂＞0，η₂＝ζ₂+1。考虑不等式

$\begin{array}{c}{2\mathrm{\&eta;}}_1{\tilde{V}}_x(t-\mathrm{\&tau;})K_x{h}_x\left(t\right)\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_1{K}_x^2\widetilde{V_x^2}(t-\mathrm{\&tau;})+\frac{{\mathrm{\&eta;}}_1^2}{{\mathrm{\&gamma;}}_1}{h}_x^2\left(t\right)\\ {2\mathrm{\&eta;}}_2{\tilde{V}}_y(t-\mathrm{\&tau;})K_y{h}_y\left(t\right)\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_2{K}_y^2\widetilde{V_y^2}(t-\mathrm{\&tau;})+\frac{{\mathrm{\&eta;}}_2^2}{{\mathrm{\&gamma;}}_2}{h}_y^2\left(t\right)\end{array}$

其中γ₁＞0，γ₂＞0；并令 ${\mathrm{\&kappa;}}_{x1}=\frac{1}{{2\mathrm{\&eta;}}_1},{\mathrm{\&kappa;}}_{y1}=\frac{1}{{2\mathrm{\&eta;}}_2},{\mathrm{\&kappa;}}_{x2}=\frac{1}{{\mathrm{\&eta;}}_1+{\mathrm{\&gamma;}}_1}<1,{\mathrm{\&kappa;}}_{y2}=\frac{1}{{\mathrm{\&eta;}}_2+{\mathrm{\&gamma;}}_2}<1$ 可得

$\begin{array}{c}\stackrel{\&CenterDot;}{V}\&le;-k_x{\tilde{x}}^2\left(t\right)-k_y{\tilde{y}}^2\left(t\right){\mathrm{\&zeta;}}_1\widetilde{V_x^2}\left(t\right){\mathrm{\&zeta;}}_2\widetilde{V_y^2}\left(t\right)\\ -[1-k_{x1}^{-1}{K}_x^2]\widetilde{V_x^2}(t-\mathrm{\&iota;})-[1-k_{x1}^{-1}{K}_y^2]\widetilde{V_y^2}(t-\mathrm{\&tau;})+\mathrm{\&epsiv;}\end{array}$

其中 $\mathrm{\&epsiv;}=({\mathrm{\&eta;}}_1+\frac{{\mathrm{\&eta;}}_1^2}{{\mathrm{\&gamma;}}_2}){\mathrm{\&delta;}}_x^{*2}+({\mathrm{\&eta;}}_2+\frac{{\mathrm{\&eta;}}_2^2}{{\mathrm{\&gamma;}}_2}){\mathrm{\&delta;}}_y^{*2}\&CenterDot;{\mathrm{\&delta;}}_x^{*}$ *和

*为h_x和h_y的上界，即

。因此，误差信号是一致最终有界的。

一种海流估计方法，该方法基于海洋航行器的运动学模型，其特征在于：包括以下步骤：

S1：采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)；

S2：根据海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)和y(t)、海洋航行器的坐标估计信息

和

获取海洋航行器的坐标估计误差

和

；

S3：根据海洋航行器在地球坐标系下的首摇角ψ(t)、船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)的信号、坐标估计误差

和

，海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

获取海洋航行器的坐标估计信息

和

S4：根据坐标估计误差

和

获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

；

S5：根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，获取海流大小的估计

和海流方向的估计

。

实施例：如图2所示：海流估计系统中具体实施示意图：传感器负责采集海洋航行器在地球坐标中的实际坐标信息x(t)、y(t)和首摇角ψ(t)，船体坐标系下海洋航行器的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)。

x轴方向信号经过比较器、x轴预估器、x轴自适应迭代更新单元得到x轴方向的海流估计值的分量

。具体步骤为：x轴实际坐标信息x(t)经比较单元与x轴预估器输出的x轴坐标估计信息

做比较得到估计误差

；采集得到的首摇角ψ(t)信号经过正余弦变换后与纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)做乘法运算，得出的结果与比较单元输出的坐标估计误差

和自适应迭代更新单元得到的海流估计值

做加法运算，再经过积分运算得到坐标估计值

，作为比较单元的输入；比较单元输出的坐标误差

送到自适应迭代更新单元，首先经过比例器，得到的结果与x轴方向的海流估计值的分量

经延时器和比例器得出的结果做加法运算，最终得到x轴方向的海流估计值的分量

。

y轴方向信号经过比较器、y轴预估器、y轴自适应迭代更新单元得到y轴方向的海流估计值的分量

。具体步骤为：y轴实际坐标信息y(t)经比较单元与y轴预估器输出的y轴坐标估计信息

做比较得到估计误差

；采集得到的首摇角ψ(t)信号经过正余弦变换后与纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)做乘法运算，得出的结果与比较单元输出的坐标估计误差和自适应迭代更新单元得到的海流估计值

做加法运算，再经过积分运算得到坐标估计值

，作为比较单元的输入；比较单元输出的坐标误差

送到自适应迭代更新单元，首先经过比例器，得到的结果与y轴方向的海流估计值的分量

经延时器和比例器得出的结果做加法运算，最终得到y轴方向的海流估计值的分量

。

x轴方向的海流估计值的分量

和y轴方向的海流估计值的分量输入给坐标估计单元，经过乘方、加法和根号运算得到海流大小的估计

，经过除法和反正切变换得到海流方向的估计

。

海流估计系统对时变海流的估计效果如图3和图4所示，其中图3所示是实际海流大小与海流估计系统对海流大小的估计的对比，图中V_c表示时变海流的实际大小，hV_c表示即海流估计系统输出的海流大小的估计值，图中可以看出当实际海流大小剧烈变化时本发明中的海流估计系统有很好的估计效果。图4所示的是海流估计系统对海流方向的估计和实际海流方向的对比，图中β_c表示时变海流的实际方向，hβ_c表示

即海流估计系统输出的海流方向的估计，图中可以看出海流方向估计值紧密跟踪实际海流方向，误差控制在非常小的范围内。因此，本发明所设计的海流估计系统对实际海况中可能出现的海流的随机大小和方向都有较好的估计效果，克服了传统估计方法只能对常值海流进行估计的局限，具有高度的精确性和快速性。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种海流估计系统，其特征在于包括：信号采集单元、比较单元、预估器、自适应迭代更新单元和坐标变换单元；

所述信号采集单元采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)；

所述比较单元接收所述信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)、y(t)和预估器传送的海洋航行器的坐标估计信息

和

并根据上述信息输出海洋航行器的坐标估计误差

和

所述预估器接收：信号采集单元传送的海洋航行器在地球坐标系下的首摇角船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差

和

，自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

根据接收到的数据信息获取海洋航行器的坐标估计信息

和

所述自适应迭代更新单元接收比较单元传送的海洋航行器的坐标估计误差

和输出海流估计值在各坐标轴方向的分量和

所述坐标变换单元接受所述自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量和

输出海流大小的估计

和海流方向的估计

2.根据权利要求1所述的一种海流估计系统，其特征还在于：所述自适应迭代更新单元包括比例单元I、延时环节、比例单元II和加法器；

所述比例单元I接收所述比较单元传送的坐标估计误差

和

对接收到的信息进行处理后输出至加法器；所述延时环节接收所述加法器传送的时变海流估计分量

和

并将处理后的数据信息传送至比例单元II，所述比例单元II将处理后的数据信息传送至加法器，所述加法器对接收到的数据信息进行处理输出海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

3.根据权利要求1或2所述的一种海流估计系统，其特征还在于：所述预估器根据：信号采集单元传送的首摇角ψ(t)、纵荡速度u(t)和横荡速度υ(t)，比较单元传送的坐标估计误差和

自适应迭代更新单元传送的海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计信

息

和

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\&CenterDot;}{\hat{X}}\left(T\right)=u\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)-\mathrm{\&upsi;}\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_x\left(t\right)+k_x\tilde{x}\left(t\right)\\ \stackrel{\&CenterDot;}{\hat{y}}\left(t\right)=u\left(t\right)\sin \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+\mathrm{\&upsi;}\left(t\right)\cos \left(\mathrm{\&Psi;}\left(t\right)\right)+{\hat{V}}_y\left(t\right)+k_y\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中k_x、k_y是设计参数。

4.根据权利要求1所述的一种海流估计系统，其特征还在于：所述比较单元接收信号采集单元传送的海洋航行器的实际坐标x(t)和y(t)以及预估器传送的坐标估计信息

和

采用如下算法获取海洋航行器的坐标估计误差

和

：

$\left\{\begin{array}{c}\tilde{x}\left(t\right)=x\left(t\right)-\tilde{x}\left(t\right)\\ \tilde{y}\left(t\right)=y\left(t\right)-\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right..$

5.根据权利要求1所述的一种海流估计系统，其特征还在于：所述自适应迭代更新单元根据比较单元传送的坐标估计误差

和

获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，具体采用如下方式：

所述比例单元I根据坐标估计误差

采用如下算法获取中间变量

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{h}}_x\left(t\right)=k_{x1}\tilde{x}\left(t\right)\\ {\hat{h}}_y\left(t\right)=k_{y1}\tilde{y}\left(t\right)\end{array}\right.$

其中κ_x1∈R，κ_x2∈R为设计参数。

延时环节根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

获取前一时刻的海流估计值的分量

，τ是时间常数；

所述比例单元II根据延时环节输出的前一时刻的海流估计值在各坐标轴方向的采用如下算法获取中间变量g_x(t)、g_y(t)：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_x\left(t\right)=K_x{\hat{V}}_x(t-\mathrm{\&tau;})\\ g_y\left(t\right)=K_y{\hat{V}}_y(t-\mathrm{\&tau;})\end{array}\right.$

其中K_x∈R，K_y∈R，并满足

$\left\{\begin{array}{cc}0\&le;K_x^T{K}_x<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\\ 0\&le;K_y^T{K}_y<k_{x2},& 0<k_{x2}<1\end{array}\right.$

所述加法器根据比例单元I和比例单元II的输出采用如下算法获取海流估计值在各坐标轴方向的分量：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_x=g_x\left(t\right)+{\hat{h}}_x\left(t\right)\\ {\hat{V}}_y=g_y\left(t\right)+{\hat{h}}_y\left(t\right)\end{array}\right..---\left(2\right)$

6.根据权利要求1所述的一种海流估计系统，其特征还在于：所述坐标变换单元根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

和采用如下算法获取海流的大小的估计

和海流方向的估计

：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{V}}_c\left(T\right)=\sqrt{\widehat{V_X^2\left(t\right)}}+\widehat{V_Y^2\left(t\right)}\\ {\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_c\left(T\right)=\mathrm{are}\tan [{\hat{V}}_Y\left(T\right)/{\hat{V}}_X\left(t\right)]\end{array}\right..$

7.一种海流估计方法，该方法基于海洋航行器的运动学模型，其特征在于：包括以下步骤：

S1：采集海洋航行器在地球坐标系下的实际坐标x(t)和y(t)、首摇角ψ(t)、海洋航行器在船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)；

S2：根据海洋航行器在地球坐标系下实际坐标x(t)和y(t)、海洋航行器的坐标估计信息

和

获取海洋航行器的坐标估计误差和

；

S3：根据海洋航行器在地球坐标系下的首摇角ψ(t)、船体坐标系下的纵荡速度u(t)、横荡速度υ(t)的信号、坐标估计误差

和

，海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

获取海洋航行器的坐标估计信息

和

；

S4：根据坐标估计误差

和获取海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

；

S5：根据海流估计值在各坐标轴方向的分量

和

，获取海流大小的估计

和海流方向的估计

。

Images