水下仿生推進流場適應性控制方法與實驗研究.pdf

1、魚類通過感知周圍的流場變化，來迅速調整游動形態(tài)，以實現(xiàn)低能耗高機動的游動行為。借鑒魚類游動對流場的適應性，在水下仿生推進的運動控制中引入流場感知環(huán)節(jié)，通過感知流場變化來調整仿生運動控制參數(shù)，是實現(xiàn)高效水下仿生推進的有效途徑。論文針對基于流場適應的仿生運動控制問題，開展了仿生推進適應性流體動力學分析、流場感知與估計、流場適應性策略分析、流場適應性控制方法等理論分析和實驗研究，主要研究內容和成果如下：
　　(1)深入分析了仿生推進流場

2、適應性過程，構建了水下仿生推進動力學數(shù)值模擬平臺。該平臺采用計算流體動力學方法，耦合仿生推進動力學和游動動力學模型，能夠模擬仿生推進水下動態(tài)行為，開展局部運動與自由游動等多種運動方式數(shù)值模擬，允許模型及數(shù)據等多類型邊界條件描述。進一步引入了虛擬流場感知、運動信息反饋及控制算法模塊，形成了較為完善的水下仿生推進動力學分析及運動控制數(shù)值模擬平臺。
　　(2)研究了外部流場和自身運動對體表壓強的影響效應，提出了仿生推進過程中基于體表壓強

3、感知的流場估計方法。利用理論分析和 CFD數(shù)值模擬的方法，以典型定常均衡流場和非定?？ㄩT渦街流場為例，建立了體表壓強系數(shù)與流場參數(shù)之間的函數(shù)關系。深入分析了魚體自身波動運動對壓強感知的影響，在此基礎上提出基于單個或多個體表壓強傳感器感知的濾波和流場參數(shù)估計方法，開展了流場參數(shù)估計仿真驗證。
　　(3)基于構建的巡游游動效能評價指標，對比分析了鰻鱺模式及鲹科模式的推進性能，效率優(yōu)化的運動參數(shù)為在線運動控制提供了適應性參考值。在預設仿

4、生推進模式下，實現(xiàn)某恒定巡游速度的波動運動參數(shù)不唯一，并且效率存在差異。仿生推進產生的巡游速度隨波動頻率和波動幅值的增大而單調增大，而巡游效率隨波動頻率的增大而減小，隨波動幅值的增大先增大后減小。在巡游推進中，柔性尾部比剛性尾部具有更好的流場適應性，在波頻和波幅相同的條件下，盡管兩者產生的巡游推進速度大致相當，但柔性尾部相較于剛性尾部，巡游效率大約高58％。
　　(4)提出了基于流場感知的仿生推進流場適應性控制方法，旨在提高游動性

5、能和控制精度。以懸停控制為例，將流場感知的壓強信息和流場適應性策略引入控制回路。流場信息的感知有利于提高控制算法收斂性，減少控制收斂時間。針對仿生推進的時變未知參數(shù)和建模不確定性，引入自適應迭代學習控制方法進一步提高了控制精度，取得較好的自適應學習的效果。
　　(5)設計并實現(xiàn)了具有流場感知能力的仿生機器魚，驗證了基于體表壓強感知的仿生推進流場適應性控制方法。開展了基于體表壓強感知的定常流場參數(shù)估計、仿生自推進巡游過程分析及效率評

6、估、控制算法驗證等實驗。實驗結果表明：體表壓強與來流速度存在函數(shù)關系；壓強感知數(shù)據主頻率和波動頻率一致，主頻率幅值隨擺幅和擺動頻率單調增加，與產生的推進速度呈近似線性關系；巡游速度0.30~0.65 L/s范圍內，達到相同的巡游速度，擺幅0.08L情況下的效率明顯優(yōu)于擺幅0.1L的情形；基于流場感知的控制方法能夠快速有效地實現(xiàn)控制目的，并且有助于提高仿生水下推進系統(tǒng)的性能。
　　上述研究工作和成果在基于流場感知的水下機器人控制方面