[发明专利]一种基于稳定和非稳定深度区间的深平均流预测方法

权利要求书

1.一种基于稳定和非稳定深度区间的深平均流预测方法，其特征在于：将水下滑翔机单周期滑翔深度区间分为稳定区间和非稳定区间，根据水下滑翔机的运动数据完成深平均流预测，预测步骤如下：

步骤1：以水平面为0，

不稳定区间为：[0,h₁]∪[h_max,h_max-Δh]∪[h_max-Δh,h_max-Δh+h₂]，

稳定区间为：[h₁,h_max]∪[h_max-Δh+h₂,0]；

其中：h₁表示下潜阶段由于执行机构动作导致俯仰角不稳定的深度，h₂表示上浮阶段由于执行机构动作导致俯仰角不稳定的深度，h_max表示设定深度，Δh表示由于惯性超过设定深度的距离；

步骤2：在不稳定区间内，根据第k-1个采样周期获得的深度数据d(k-1)，第k个采样周期获得的深度数据d(k)和俯仰角数据θ(k)，计算滑翔机的水平速度为：

其中，攻角α(k)通过计算水下滑翔机模型运动学模型获得；

步骤3：在稳定区间内，计算滑翔机的水平位移ΔL为：

其中：γ₁表示下潜稳定间隔中俯仰角和攻角之间的差值,γ₂表示上浮稳定间隔中俯仰角和攻角之间的差值；

步骤4：计算水下滑翔机第n个剖面的理论出水位置P_n,out∈R^2×1：

其中：P_n,in∈R^2×1表示滑翔机入水位置，k₁+k₂表示不稳定区间内的数据样本总数；k₁表示下潜不稳定区间内的数据样本数，k₂表示上浮不稳定区间内的数据样本数，ψ表示水下滑翔机航向角，k表示采样点；

步骤5：通过GPS数据获得滑翔机的实际出水点位置是P_n,real，第n个剖面的滑翔时间为t_n，则深平均流的向量为：

步骤6：采用一种带窗口w的迭代算法估计下周期深平均流速度

选取第n-w个到第n个剖面的深平均流速度数据计算第n+1个剖面的深平均流速度：

其中：权值a_i代表历史剖面数据对估计的影响程度。

2.根据权利要求1所述基于稳定和非稳定深度区间的深平均流预测方法，其特征在于：所述权值a_i代表历史剖面数据对估计的影响程度，满足如下不等式：

w表示选择前w个剖面的深平均流历史数据估计下个剖面的深平均流。