[发明专利]一种基于蜂群算法辨识水动力系数的方法

说明书

技术领域

本发明属于最优控制理论与仿生智能算法的交叉领域，涉及一种基于蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）的辨识水下潜器水动力系数的方法。

背景技术

潜器在操纵时，要求操作人员对潜器的运动和姿态进行精确有效的控制，潜器运动操纵控制系统就是实现这一要求的核心系统，它具体包括操舵、均衡、潜浮、水下悬停、离靠码头和系船等分系统。一直以来，正确预报潜器操纵运动时的水动力系数是操纵性研究的基础，也是最为艰难的工程，确定6自由度方程的水动力系数对于模型的精确度、运动的逼真度至关重要。

潜器操纵运动的水动力系数，一般说可用理论计算、实验测定和近似计算等方法来确定。船模试验测定是当前确定水动力系数最有效的方法，通常分为拘束船模试验和自由自航船模两种试验方法，目前潜器动力学模型联邦成员中使用的水动力系数来源于拘束船模试验方法。但是由于船模与实艇存在较大差异，加上船模试验本身的局限性，现有操纵控制模型和实艇存在误差，导致航行训练仿真系统解算的参数与实航时有偏离，这种误差的影响使得训练中的操纵结果和实航不一致，直接关系到训练效果，不解决这一问题航行训练仿真系统就起不到训练的作用，甚至会使受训人员积累错误的经验。因此，潜器操纵模型和是实艇的拟合研究是航行训练仿真系统的关键技术之一。

蜂群算法是一种最新发展的模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿生优化算法。它是建立在蜜蜂自组织模型和群体智能基础上的一种计算方法，它主要从蜜蜂实现采蜜的群体智能行为中得到启发。蜜蜂个体之间通过跳摇摆舞，交流彼此掌握的蜜源的距离等信息，通过蜜蜂角色的转变来进行采蜜以及寻找更优的蜜源。

在蜂群算法中，优化问题的每一个解都被看作是搜索空间中的一个食物源，所有的蜜蜂都由一个被优化的目标函数决定其适应度，不同类型蜜蜂根据自身功能决定其运动规律，所有蜜蜂最终都为寻找最优质量花蜜而努力。

尽管蜂群算法研究与应用还处于初级阶段，但由于算法的控制参数少、易于实现、计算方便等优点，已被越来越多的学者所关注。Karaboga等已经成功地将蜂群算法应用于函数的无约束数值优化、限制性数值优化、神经网络训练、数字滤波器的设计等，Rao等用蜂群算法解决了分布式系统中的网络重构问题。因此，对于潜器这种非线性、高耦合的模型而言，用蜂群算法辨识其参数是合宜的。

发明内容

本发明的目的是提供一种更接近实艇运动的水动力参数，消除单纯的船模试验所得参数的误差，使仿真操作系统的训练结果与实艇操纵一致的辨识潜器水动力系数的方法。

本发明包括如下步骤：

（1）建立潜器运动模型：

轴向方程：

u=U0(1-e-0.52u/|ψ·|L),]]>

横向方程：