[发明专利]一种基于深潜器无动力下潜实时信息的深海海流计算方法有效
申请号: | 202111021653.4 | 申请日: | 2021-09-01 |
公开(公告)号: | CN113501114B | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 修宗祥;丁忠军;高伟;解秋红;孙永福 | 申请(专利权)人: | 自然资源部第一海洋研究所;国家深海基地管理中心 |
主分类号: | B63G8/00 | 分类号: | B63G8/00;B63G8/39;G06Q10/04;G06N3/04;G06K9/62 |
代理公司: | 济宁众城专利事务所 37106 | 代理人: | 李效宁 |
地址: | 266000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深潜器无 动力 下潜 实时 信息 深海 海流 计算方法 | ||
1.一种基于深潜器无动力下潜实时信息的深海海流计算方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:深潜器母船到达下潜位置后,开启船载ADCP声学多普勒海流剖面仪,此时水深超过ADCP的最大测量深度,底跟踪功能无效,根据同步母船导航定位记录通过矢量分离,获得最大工作水深范围内的实际海流信息;
步骤二:深潜器无动力下潜,下潜过程中依托深潜器导航与定位系统获取深潜器姿态、航向、航速以及下潜深度信息,深潜器下潜至近底面时开启搭载的ADCP系统,获取近底范围内的海流信息;
步骤三:将步骤一与步骤二获得的不同深度海流数据与深潜器姿态、航向、航速,根据深度建立海流与深潜器姿态、航向、航速对应的数据集;
步骤四:将步骤三获得的各数据集进行标准化处理,将船载ADCP有效工作深度范围内对应的数据集按分为训练集和测试集两部分;
步骤五:基于步骤四中的训练集数据,设计建立基于循环神经网络的机器学习预测模型,进行预测模型训练,并通过测试集对预测模型进行检验,如若误差大,则改进预测模型直至满足精度要求;
步骤六:针对超出船载ADCP工作水深的深度范围,采用检验合格的网络预测模型,由深潜器姿态、航向、航速实时下潜信息,计算不同深度的海流信息;
步骤七:将船载ADCP获得的上部水深范围内海流测量信息、深潜器搭载ADCP获得近海底海流信息以及步骤六获得的中间段海流信息进行整合,可以获得全海深范围的海流信息。
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