[发明专利]潜艇运动模型简化方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种潜艇运动模型简化方法及装置，所述方法包括：构建潜艇的六自由度运动模型；选取某一运行工况所对应的操纵运动性能指标，计算所述操纵运动性能指标对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数的敏感性指数；根据所述敏感性指数，利用无监督学习算法对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数进行聚类，获得所述各水动力系数的聚类结果；根据所述聚类结果对所述潜艇的六自由度运动模型进行水动力系数的简化，获得潜艇运动简化模型。本发明实施例采用无监督学习算法对潜艇运动模型中各水动力系数进行聚类，并基于聚类结果实现潜艇运动模型简化，可降低水动力系数测定的操作难度和复杂度，简化后的模型具有较高的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及潜艇运动控制技术领域，更具体地，涉及一种潜艇运动模型简化方法及装置。

背景技术

潜艇在水下航行时易受到短促而极大的反向冲击力，其姿态将受到较大影响，且尾舵易处于逆速状态，为保证潜艇的安全性和稳定性，实现对潜艇的深度和姿态进行精确控制，需要对潜艇进行运动和控制建模。

潜艇在水下航行时，本质是一个具有六自由度的空间运动体。根据流体力学、运动学以及动力学等相关知识，可以推导出潜艇在水下运动的六自由度运动方程。而潜艇运动模型确定的关键在于测定六自由度运动方程中的水动力系数。通过模型试验可以获得较为精确的水动力系数，但是该方法成本高、过程复杂且周期长。因此，需要对潜艇运动模型进行水动力系数的优化，优化后的方程不仅可以降低水动力系数的测定难度，且能提高潜艇操纵的实时性。常规的水动力系数优化方法为阈值法，即给定每一个指标的阈值，当水动力系数各指标的敏感性指数均小于所给阈值时，说明此项水动力系数对潜艇的操纵运动影响较小，可以进行优化。

但是阈值法需要手动筛选水动力系数，当数据量比较大时，会增加数据筛选的难度，同时工作量也会大大提高，而且阈值的选取缺乏合理性，简化后的模型动态性能指标。因此，需要提供一种更合理地对潜艇运动模型进行优化的方法。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的潜艇运动模型简化方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种潜艇运动模型简化方法，包括：

构建潜艇的六自由度运动模型；

选取某一运行工况所对应的操纵运动性能指标，计算所述操纵运动性能指标对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数的敏感性指数；

根据所述敏感性指数，利用无监督学习算法对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数进行聚类，获得所述各水动力系数的聚类结果；

根据所述聚类结果对所述潜艇的六自由度运动模型进行水动力系数的简化，获得潜艇运动简化模型。

第二方面，本发明实施例提供一种潜艇运动模型简化装置，包括：

模型构建模块，用于构建潜艇的六自由度运动模型；

计算模块，用于选取某一运行工况所对应的操纵运动性能指标，计算所述操纵运动性能指标对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数的敏感性指数；

聚类模块，用于根据所述敏感性指数，利用无监督学习算法对所述潜艇的六自由度运动模型中各水动力系数进行聚类，获得所述各水动力系数的聚类结果；

简化模块，用于根据所述聚类结果对所述潜艇的六自由度运动模型进行水动力系数的简化，获得潜艇运动简化模型。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的潜艇运动模型简化方法的步骤。