CN107884113B - 一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法 - Google Patents

Abstract

一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，涉及水下动力技术领域。本发明是为了解决现有推力测试方法无法对存在空化效应时对推进器推力进行有效测试的问题。本发明所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，首先测量出水下螺旋桨推进器在不同深度、不同角度、不同旋向与不同转速下的推力与驱动器的输入电流，然后利用机器学习算法对所采集的数据进行学习，在线辨识推进器模型参数，得到存在空化效应时推进器的推力模型，从而获得精确的推力。本发明适用于水下动力检测中的推力测试。

Description

一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法

技术领域

本发明属于水下动力技术领域，尤其涉及水下螺旋桨推进器的推力测量。

背景技术

大多数水下机器人采用螺旋桨推进器作为动力源，推进器模型的准确性对水下机器人的控制性能有很大影响。但当水下机器人在水面附近工作时，由于螺旋桨的高速旋转，会将空气卷入推进器中，产生很大的噪声与推力损失，称之为空化效应。空化效应的产生使得推进器性能受到很大影响。目前已知的推力测试方法均为开阔水域的推进器推力测试，仅建立推进器在未产生空化效应时的推力模型，忽略了空化效应对推进器推力的影响。

发明内容

本发明是为了解决现有推力测试方法无法对存在空化效应时对推进器推力进行有效测试的问题，现提供一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法。

初始化：α_i的初始值为-180°，d_i的初始值为10mm，v_i的初始值取推进器的速度最小值v_min，推进器的角度为推进器与水平面的夹角，推进器的速度为螺旋桨的转速，i＝1,2,...,N，N为正整数；

步骤一：当推进器的角度为α_i、推进器的深度为d_i且推进器的速度为v_i时，分别采集并保存螺旋桨两种旋向下推进器的推力和推进器驱动器的输入电流，然后执形步骤二，

步骤二：使v_i＝v_i+v^*，判断v_i>v_max是否成立，是则执行步骤三，否则返回步骤一，

其中，v^*为速度变换值，v_max为速度最大值；

步骤三：使d_i＝d_i+d^*，判断d_i>1000是否成立，是则执行步骤四，否则令v_i＝v_min，并返回步骤一，

其中，d^*为深度变换值；

步骤四：使α_i＝α_i+α^*，判断α_i>180°是否成立，是则执行步骤五，否则令v_i＝v_min，d_i＝10，并返回步骤一，

其中，α^*为角度变换值；

步骤五：根据步骤一获得的结果建立推进器的推算推力T_p与速度v、输入电流I、深度d和角度α的关系函数：

T_p＝b(v,I,d,α) 公式1；

步骤六：设推进器的实际推力为则：

其中，ε为推力误差；

步骤七：利用高斯过程对ε进行学习，辨识出ε与v、I、d和α的关系函数：

ε＝f(v,I,d,α)

＝GP(m_f,κ_f) 公式3，

其中，GP表示高斯过程，m_f表示高斯过程输出的均值，κ_f表示高斯过程输出的均方差；

步骤八：将公式1和3代入公式2，获得基于高斯过程的推力预测模型，利用该模型获得实际推力，所述基于高斯过程的推力预测模型为：

本发明所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，首先测量出水下螺旋桨推进器在不同深度、不同角度、不同旋向与不同转速下的推力与驱动器的输入电流，然后利用机器学习算法对所采集的数据进行学习，在线辨识推进器模型参数，得到存在空化效应时推进器的推力模型，从而获得精确的推力。

现有技术在发生空化效应时，模型预测的推力与推进器真实推力之间的误差超过10N，本发明所述获得的推力与推进器真实推力之间的误差小于1N。

附图说明

图1为一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法的流程图；

图2为推力与电流随时间变化曲线图，其中螺旋桨转速为1409r/min；

图3为推力模型误差曲线图。

具体实施方式

具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，包括以下步骤：

初始化：α_i的初始值为-180°，d_i的初始值为10mm，v_i的初始值取推进器的速度最小值v_min，推进器的角度为推进器与水平面的夹角，推进器的速度为螺旋桨的转速，i＝1,2,...,N，N为正整数；

步骤一：当推进器的角度为α_i、推进器的深度为d_i且推进器的速度为v_i时，分别采集并保存螺旋桨两种旋向下推进器的推力和推进器驱动器的输入电流，然后执形步骤二，

步骤二：使v_i＝v_i+v^*，判断v_i>v_max是否成立，是则执行步骤三，否则返回步骤一，

其中，v^*为速度变换值，v_max为速度最大值；

步骤三：使d_i＝d_i+d^*，判断d_i>1000是否成立，是则执行步骤四，否则令v_i＝v_min，并返回步骤一，

其中，d^*为深度变换值，优选的d^*取值为10mm～50mm；

步骤四：使α_i＝α_i+α^*，判断α_i>180°是否成立，是则执行步骤五，否则令v_i＝v_min，d_i＝10，并返回步骤一，

其中，α^*为角度变换值，优选的α^*取值为10°～20°；

步骤五：根据步骤一获得的结果建立推进器的推算推力T_p与速度v、输入电流I、深度d和角度α的关系函数：

T_p＝b(v,I,d,α) 公式1；

步骤六：设推进器的实际推力为则：

其中，ε为推力误差；

步骤七：利用高斯过程对ε进行学习，辨识出ε与v、I、d和α的关系函数：

其中，GP表示高斯过程，m_f表示高斯过程输出的均值，κ_f表示高斯过程输出的均方差；

步骤八：结合公式1、2和3获得基于高斯过程的推力预测模型，利用该模型获得实际推力，所述基于高斯过程的推力预测模型为：

本实施方式中，采用角度调节装置调整推进器与水平面的夹角，通过高度调节装置调整推进器在水下的深度。

具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法作进一步说明，本实施方式中，推进器的推力T_p与速度v之间的关系为：

T_p＝ρD⁴K_T(J)|v|v

其中，ρ为水密度，D为螺旋桨直径，K_T为推力系数；

螺旋桨的力矩Q_p与转速v之间的关系为：

Q_p＝ρD⁵K_Q(J)|v|v

其中，K_Q为力矩系数；K_T和K_Q是进速系数J的函数。

通常情况下，水下机器人的行进速度较慢，J≈0；由于螺旋桨为对称设计，则K_T和K_Q近似为常数：

因此，T_p与Q_p之间的关系为：

由于水下推进器包括螺旋桨、齿轮减速器和直流无刷电机，因此，直流无刷电机的转速n_e和力矩Q_e分别为：

n_e＝λv

Q_p＝η_gλQ_e

其中，λ为减速比(优选的λ＝5:1)，η_g为减速器效率(一般为0.95)；

直流无刷电机的电压平衡方程为：

其中，u_*为相电压，i_*为相电流，e_*为反电动势，*＝a,b,c，r为电枢电阻，L为电枢电感，M为互感，p代表微分算子p＝d/dt；

直流无刷电机的电磁转矩T_e满足如下公式：

e_*＝2πK_en_e

T_e＝K_ei_*

其中，K_e为电机力矩常数；

因此，速度控制下的直流无刷电机的动力学模型为：

其中，J_e为无刷电机的转动惯量，B为阻尼系数，Q_L为负载力矩Q_L＝Q_e。

无刷电机的电磁功率P_e为：

无刷电机驱动器的输入功率P和P_e之间的关系为：

其中，为功率因数(通常为0.85～0.95)，U为驱动器输入电压(这里为48V)，I为驱动器输入电流。

在稳态下Q_e＝T_e＝K_ei_*，因此有：

其中，在稳态下为常量，这意味着电流与v的三次方成正比。因此，电流、螺旋桨转速与推力三者之间的关系为：

其中，在稳态下也为常量。

因此，根据步骤一获得的结果能够推导出采集的推力T_pi与速度v_i、输入电流I_i、深度d_i和角度α_i所对应的关系函数为：

T_pi＝b(v_i,I_i,d_i,α_i)，

那么推算推力T_p与速度v、输入电流I、深度d和角度α之间也符合上述函数关系，即：

T_p＝b(v,I,d,α)。

具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法作进一步说明，本实施方式中，

水下焊接机器人在作业过程中，经常需要在近水面附近工作，随着螺旋桨推进器的高速旋转，在螺旋桨与水面之间会形成漩涡，从而将空气吸入螺旋桨内导致推进器效率极大降低，引起推力损失与噪声，这种现象为类空化现象。

推进器推力与电流随时间变化的曲线如图2所示。从图中可以看出，当未出现类空化现象的时候，推进器推力在38N左右，但是当类空化现象在1.5s，3s，5s和6s产生的时候，推进器推力会衰减至最低6N，并且伴随着巨大的噪声。由于类空化现象产生的随机性，难以通过精确的数学模型来预测类空化现象的产生。不过通过检测直流无刷驱动器的输入电流可以发现一定的规律，如图2中电流曲线所示，尽管输入电流有很大的波动，但是在类空化现象出现的时候，电流的平均值会略微的下降。虽然无法直接通过采集的电流来直接代入推进器推力模型求解，但是仍可以利用转速和电流数据，推力模型和真实推力之间的误差进行辨识，从而对类空化效应进行预测。

推力模型输出误差为：

如图3所示，当类空化现象产生的时候，由于螺旋桨效率的降低，ε会相应的增大。为了预测类空化现象的产生，利用高斯过程来对螺旋桨近水面附近工作时推力模型的误差进行学习，从而辨识出ε与转速、输入电流、深度和角度的关系函数：

ε＝f(v,I,d,α)

高斯过程(GP)是任意有限个随机变量均具有联合高斯分布的集合，其性质有均值函数和协方差函数确定，即函数f服从GP分布，公式如下：

f～GP(m,κ)。

令Q＝{(X_i,y_i)|i＝1,...,N}为利用实验得到的数据训练集，X_i∈X＝(v,I,d,α)，v＝[v₁,v₂,...,v_i,...,v_N]，I＝[I₁,I₂,...,I_i,...,I_N]，d＝[d₁,d₂,...,d_i,...,d_N]，α＝[α₁,α₂,...,α_i,...,α_N]，X为由推力测试所测得的转速、输入电流、深度和角度构成的4维向量集合，X_i为集合中的第i个元素(一个4维向量)；y为推进器的推力集合，y_i为集合中的第i个元素(一个1维向量)。

定义推力模型误差的高斯分布为：

其中，μ_i为模型输出的均值，Σ_ij为协方差矩阵，利用马氏距离作为核函数，所述马氏距离为

因此，集合X的函数f(X)为联合高斯分布：

f(X)～N(μ,Σ)

令f_j为第j组输入向量X_j的误差预测函数，则f和f_j的联合分布为：

其中μ_j为推力模型输出值，Σ_j为训练集协方差，Σ_jj测试集协方差。

因此，由f给出的f_j的分布为：

即

f|Q～GP(m_f,κ_f)

其中

m_f(X_j)＝m(X_j)+Σ(X,X_j)^TΣ^-1(f-m)

κ_f(X,X_j)＝κ(X,X_j)-Σ(X,X_j)^TΣ^-1Σ(X,X_j)。

具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法作进一步说明，本实施方式中，利用六维力传感器采集推进器的推力。

在实际应用时，六维力传感器的信号经过放大器调制后发送至数据采集卡，计算机通过读取数据采集卡返回的数据，得到精确的推进器推力模型。

计算机向电机控制器发送控制指令，电机控制器经过结算后发送相应的脉冲宽度调制信号(PWM信号)给电机驱动器，从而驱动推进器旋转。推进器旋转后产生的推力经由六维力传感器测量，对推进器近水面工作时所产生的类空化现象进行分析与预测。

Claims (6)

1.一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

初始化：α_i的初始值为-180°，d_i的初始值为10mm，v_i的初始值取推进器的速度最小值v_min，推进器的角度为推进器与水平面的夹角，推进器的速度为螺旋桨的转速，i＝1,2,...,N，N为正整数；

步骤一：当推进器的角度为α_i、推进器的深度为d_i且推进器的速度为v_i时，分别采集并保存螺旋桨两种旋向下推进器的推力和推进器驱动器的输入电流，然后执形步骤二，

步骤二：使v_i＝v_i+v^*，判断v_i>v_max是否成立，是则执行步骤三，否则返回步骤一，

其中，v^*为速度变换值，v_max为速度最大值；

步骤三：使d_i＝d_i+d^*，判断d_i>1000是否成立，是则执行步骤四，否则令v_i＝v_min，并返回步骤一，

其中，d^*为深度变换值；

步骤四：使α_i＝α_i+α^*，判断α_i>180°是否成立，是则执行步骤五，否则令v_i＝v_min，d_i＝10，并返回步骤一，

其中，α^*为角度变换值；

步骤五：根据步骤一获得的结果建立推进器的推算推力T_p与速度v、输入电流I、深度d和角度α的关系函数：

T_p＝b(v,I,d,α) 公式1；

步骤六：设推进器的实际推力为则：

其中，ε为推力误差；

步骤七：利用高斯过程对ε进行学习，辨识出ε与v、I、d和α的关系函数：

ε＝f(v,I,d,α)

＝GP(m_f,κ_f) 公式3，

其中，GP表示高斯过程，m_f表示高斯过程输出的均值，κ_f表示高斯过程输出的均方差；

步骤八：将公式1和3代入公式2，获得基于高斯过程的推力预测模型，利用该模型获得实际推力，所述基于高斯过程的推力预测模型为：

2.根据权利要求1所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，d^*取值为10mm～50mm。

3.根据权利要求1所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，α^*取值为10°～20°。

4.根据权利要求1所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，利用六维力传感器采集推进器的推力。

5.根据权利要求1所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，采用角度调节装置调整推进器与水平面的夹角。

6.根据权利要求1所述的一种用于水下螺旋桨推进器的推力测试方法，其特征在于，通过高度调节装置调整推进器在水下的深度。