一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统技术方案

技术编号:33209274 阅读:55 留言:0更新日期:2022-04-24 01:01
本发明专利技术提供了一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统,属于水下通讯技术领域,根据鱼类的侧线感知机理,利用螺旋桨与流场相互作用产生的流场扰动信号作为通讯信号实现水下机器人的组网通讯,将主桨的流场扰动作为载波信号增大传输距离和强度,将调制桨的扰动作为调制信号进行信息传输,采用神经网络模型和非线性滤波模型实现信号的调制和解调,具有较好的环境自适应性,提高探测系统的工作效率和准确度。本发明专利技术的有益效果为:所采用的仿生导航感知的信号源为流场介质波动信号,可以为水下隐蔽探测和制导跟踪技术提供一种新颖的思路和实用的探测传感手段。思路和实用的探测传感手段。思路和实用的探测传感手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统


[0001]本专利技术涉及水下通讯
,尤其涉及一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统。

技术介绍

[0002]未来水下作战将改变传统的潜艇作战方式,逐渐向无人化、智能化和集群化方式转变。
[0003]目前,声学和光学系统是UUV等水下装备进行信息交互的主要手段,其中光学感知由于成像质量有限,且受水质浑浊度的影响,限制了在水下环境中的应用。声学系统虽然可以进行有效的水下感知,但是在复杂的环境中或进行集群化作战时,声波会产生多途径效应造成的“重影”问题,并且集群作战时多个信号会相互影响,使其无法对周围环境进行精确感知。概而言之,现有的光学和声学水下信息感知技术在部分情况下难以为UUV目标制导提供高灵敏度、高精度的近场感知信息,也成为制约水下制导通讯应用与发展的技术瓶颈。因此,探索基于其它信息源的新型感知原理对于水下通讯技术的发展具有重要的推进作用。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统,根据鱼类的侧线感知机理,利用螺旋桨与流场相互作用产生的流场扰动信号作为通讯信号实现水下机器人的组网通讯,将主桨的流场扰动作为载波信号增大传输距离和强度,将调制桨的扰动作为调制信号进行信息传输,采用神经网络模型和非线性滤波模型实现信号的调制和解调,具有较好的环境自适应性,提高探测系统的工作效率和准确度。
[0005]为解决上述技术问题,本申请实施例提供了一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统,包括信号发生系统、信号传递系统和信号接收系统,其特征在于,所述的信号发生系统包括调制桨、螺旋桨、动力电机、动力驱动模组、调制电机、调制驱动模组、控制器、调制器和主控系统;所述的调制桨设置在螺旋桨的尾端,螺旋桨通过动力桨轴与动力电机相连接,动力桨轴为空心结构,内部嵌有调制桨轴,调制桨轴穿过动力桨轴后,一端与调制桨相连,另一端与调制电机相连;所述的动力电机和调制电机后面分别设有动力驱动模组、调制驱动模组,动力驱动模组中包括编码器一和驱动器一,调制驱动模组中包括编码器二和驱动器二;所述的动力驱动模组和调制驱动模组分别通过导线与控制器的输出端相连接,控制器的输入端通过导线与调制器相连接,调制器和动力驱动模组还通过导线与主控系统相连接;所述的动力电机模组检测到动力电机的转速和转向参数,传输到主控系统内,主控系统综合整机状态参数后发出通讯指令,调制器结合动力电机的运动参数,根据通讯指令编制调制电机的运动参数指令,并通过控制器传输到调制驱动模组后控制调制电机进行动作,从而带动调制桨产生特定的流场扰动信号;所述的信号传递系统包括调制流场信号和载波流场信号,其中调制流场信号是调制桨与流场介质相互作用产生的流场压强信号
和流场速度信号,载波流场信号是螺旋桨与流场介质相互作用产生的流场压强信号和流场速度信号;所述的信号接收系统包括仿生侧线感知阵列、信号解调器、信号处理器和信号传输器,所述的仿生侧线感知阵列中包括中心传感器和边缘传感器,中心传感器和边缘传感器分别采集到所在位置处的流场信号,并采用加权融合算法形成融合流场信号,传输到信号解调器中进行信号解调,信号处理器(14)中信号放大器和 AD转换模块,将解调信号转化成数字信号后,通过信号传输器发送到信号接收终端。
[0006]作为本方案的优选实施例,所述的调制桨的直径小于螺旋桨的直径,并采用仿真计算和流场测量的方法分别获取调制桨、螺旋桨和混合桨尾流场中压强信号随转速的变化曲线。
[0007]作为本方案的优选实施例,所述的调制器采用调幅、调频和调相混合方式进行信号调制,其中载波信号数据库为螺旋桨在不同转速情况下的尾流场压强信号变化函数,调制信号数据库为调制桨的尾流场压强信号变化函数。
[0008]作为本方案的优选实施例,所述的主控系统传输到调制器的整机状态参数包括动力电机的转速和转向,整机的航速和航向,环境的深度、温度和密度。
[0009]作为本方案的优选实施例,所述的控制器中设有神经网络回归模型,基础训练数据库为螺旋桨和混合桨尾流场压强信号的幅值特征、时域特征、频域特征,回归参数为能够产生所需混合桨尾流场压强信号时调制桨的转速和转向。
[0010]作为本方案的优选实施例,所述的控制器和信号处理器中设有相匹配的耦合整机坐标位置、运动速度、周围水文参数与流场信号幅值、时域特征和频域特征的通讯协议。
[0011]作为本方案的优选实施例,所述的信号解调器中设有基于Volterra级数模型、RBF神经网络模型的非线性滤波器。
[0012]作为本方案的优选实施例,所述的仿生侧线感知阵列包括平面和曲面布置方式,由高敏度压力传感器组合而成,中心传感器位于阵列中心,边缘传感器的数量为偶数,均匀分布在中心传感器的环形阵列上。。
[0013]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0014]根据鱼类的侧线感知机理,利用螺旋桨与流场相互作用产生的流场扰动信号作为通讯信号实现水下机器人的组网通讯,将主桨的流场扰动作为载波信号增大传输距离和强度,将调制桨的扰动作为调制信号进行信息传输,采用神经网络模型和非线性滤波模型实现信号的调制和解调,具有较好的环境自适应性,提高探测系统的工作效率和准确度。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是本申请实施例的整体结构剖视示意图;
[0017]图2是本申请实施例的通讯控制系统示意图;
[0018]图3是本申请实施例的信号发生系统示意图;
[0019]图4是本申请实施例的仿生侧线感知阵列示意图。
[0020]图1

图4中:1、调制桨,2、螺旋桨,3、动力桨轴,4、动力电机,5、动力驱动模组,5

1、编码器一,5

2、驱动器一,6、调制电机,7、调制驱动模组, 7

1、编码器二,7

2、驱动器二,8、控制器,9、调制器,10、主控系统,11、调制桨轴,12、仿生侧线感知阵列,13、信号解调器,14、信号处理器,15、信号传输器,16、信号传递系统,16

1、调制流场信号,16

2、载波流场信号。
具体实施方式
[0021]本专利技术提供了一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统,根据鱼类的侧线感知机理,利用螺旋桨与流场相互作用产生的流场扰动信号作为通讯信号实现水下机器人的组网通讯,将主桨的流场扰动作为载波信号增大传输距离和强度,将调制桨的扰动作为调制信号进行信息传输,采用神经网络模型和非线性滤波模型实现信号的调制和解调,具有较好的环境自适应性,提高探测系本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于螺旋桨尾流场感知的仿生侧线通讯系统,包括信号发生系统、信号传递系统(16)和信号接收系统,其特征在于,所述的信号发生系统包括调制桨(1)、螺旋桨(2)、动力电机(4)、动力驱动模组(5)、调制电机(6)、调制驱动模组(7)、控制器(8)、调制器(9)和主控系统(10);所述的调制桨(1)设置在螺旋桨(2)的尾端,螺旋桨(2)通过动力桨轴(3)与动力电机(4)相连接,动力桨轴(3)为空心结构,内部嵌有调制桨轴(11),调制桨轴(11)穿过动力桨轴(3)后,一端与调制桨(1)相连,另一端与调制电机(6)相连;所述的动力电机(4)和调制电机(6)后面分别设有动力驱动模组(5)、调制驱动模组(7),动力驱动模组(5)中包括编码器一(5

1)和驱动器一(5

2),调制驱动模组(7)中包括编码器二(7

1)和驱动器二(7

2);所述的动力驱动模组(5)和调制驱动模组(7)分别通过导线与控制器(8)的输出端相连接,控制器(8)的输入端通过导线与调制器(9)相连接,调制器(9)和动力驱动模组(5)还通过导线与主控系统(10)相连接;所述的动力电机模组(5)检测到动力电机(4)的转速和转向参数,传输到主控系统(10)内,主控系统(10)综合整机状态参数后发出通讯指令,调制器(9)结合动力电机(4)的运动参数,根据通讯指令编制调制电机(6)的运动参数指令,并通过控制器(8)传输到调制驱动模组(7)后控制调制电机(6)进行动作,从而带动调制桨(1)产生特定的流场扰动信号;所述的信号传递系统(16)包括调制流场信号(16

1)和载波流场信号(16

2),其中调制流场信号是调制桨(1)与流场介质相互作用产生的流场压强信号和流场速度信号,载波流场信号是螺旋桨(2)与流场介质相互作用产生的流场压强信号和流场速度信号;所述的信号接收系统包括仿生侧线感知阵列(12)、信号解调器(13)、信号处理器(14)和信号传输器(15),所述的仿生侧线感知阵列(12)中包括中心传感器(12

1)和边缘传感器(12

2),中心传感器(12

2)和边缘传感器(12

【专利技术属性】
技术研发人员:林兴华张峻霞王晓鸣
申请(专利权)人:天津科技大学
类型:发明
国别省市:

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