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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地申请的专利一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116588293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310669156.8，技术领域涉及：B63C11/52；该发明授权一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法是由魏延辉;杨天龙;周夕琳;王淅;张贺龙;黄乐;赵康康;王玥玥;宋飞;吴鉴原设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法在说明书摘要公布了：一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法，属于水下机器人控制技术领域。为解决水下机器人定深控制精准的问题。本发明密封仓内设置有通信模块、工控机，密封仓外安装有探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构、电源；工控机连接通信模块、探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构、电源；电源连接探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构；推进器为垂直面推进器，用于实现一种拖曳式水下机器人的升沉运动；探测装置用于接受和发送信号；水下深度传感器用于检测水下深度数据。本发明通过在拖曳式水下机器人垂直面安装推进器实现上下调整来实现在复杂环境下的深度控制，给出动力学模型，设计自抗扰定深控制器，实现深度控制功能。

本发明授权一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法在权利要求书中公布了：1.一种拖曳式水下机器人的航行定深控制方法，依托于一种拖曳式水下机器人实现，包括密封仓1、通信模块2、工控机3、探测装置4、水下深度传感器5、推进器6、起升机构7、电源8； 所述密封仓1内设置有通信模块2、工控机3，所述密封仓1外安装有探测装置4、水下深度传感器5、推进器6、起升机构7、电源8； 所述工控机3分别连接通信模块2、探测装置4、水下深度传感器5、推进器6、起升机构7、电源8； 所述电源8分别连接探测装置4、水下深度传感器5、推进器6、起升机构7； 所述推进器6为垂直面推进器，用于实现一种拖曳式水下机器人的升沉运动； 所述探测装置4用于接受和发送信号； 所述水下深度传感器5用于检测水下深度数据； 其特征在于，包括如下步骤： S1、水下深度传感器采集水下机器人的水下深度数据； S2、构建水下机器人的数学模型，然后对水下机器人的进行水下力学分析，构建水下机器人的垂直面动力学数学模型； S3、基于步骤S2构建的水下机器人的垂直面动力学数学模型，设计一种基于免疫遗传算法的自抗扰控制的定深运动控制器，实现水下机器人航行速度在2节以内且干扰状态下的平稳定深运动； 步骤S3的实现方法包括如下步骤： S3.1、设计微分跟踪器，以设定深度z0为期望深度，用以跟踪期望深度，获得目标微分用以消除微分误差，微分跟踪器的数学模型为： 其中，x1为跟踪输入的近似微分信号，r为快速因子，h为滤波因子，fhan为最速控制综合函数，e0为跟踪输入的近似微分信号与设定深度的偏差；fh为基于e,z2,r,h的最速控制综合函数；z3为跟踪期望深度的加速度估计值，x2为跟踪过程中速度的估计值，e为当前实际深度z的估计值和当前实际深度的偏差，z2为扰动估计值； 且有计算公式为： 其中，d为快速因子和滤波因子的乘积，d0为快速因子和滤波因子平方的乘积；y为位置估计与速度预测的合成量；a0为动态调整参数；a为加速度的中间计算结果，用于生成最速控制信号；sign为sign函数； S3.2、以水下机器人的输出z和输入u设计扩张状态观测器，扩张状态观测器的数学模型为： 其中，β01,β02,β03为增益系数，z1为当前实际深度z的估计值，b为输入信号δs的修正系数，δ为可调参数，函数fal中的sign函数用sigmoid函数替代；fe为扩张状态观测器中的非线性函数；β01,β02,β03分别为第一增益系数、第二增益系数、第三增益系数；a2为输入信号的修正系数；e1为深度值偏差； S3.3、设计水下机器人对非线性状态误差反馈律及扰动补偿，表达式为： 其中，e1为深度值偏差，e2为深度值偏差变化率，δs为输入信号即控制器输出值；β1,β2为非线性误差反馈；u0为初步控制信号，是深度值偏差e1和深度值偏差变化率e2的非线性反馈； S3.4、设计一种基于免疫遗传算法的自抗扰控制的定深运动控制器； 步骤S3.4的实现方法包括如下步骤： S3.4.1、设置基于抗体浓度的概率选择的计算公式为： 其中，ρxi为规定抗体fxi在一个非空免疫集集合X上的距离；fxi为第i个规定抗体，ρcxi为基于抗体浓度的概率，fxj为第j个规定抗体，N为规定抗体的总个数； 对待优化的参数进行抗体编码，采用经验法选取参数基准，利用免疫遗传方法进行设计； S3.4.2、基于步骤S3.4.1选取的参数基准，设计目标函数，表达式为： 其中，et为系统的误差值，ut为控制器输出值，tu为上升时间，w1,w2,w3,w4为权值，yt为水下机器人系统的输出值，|eyt|为超调量，J为目标函数； 适应度函数设计为： 其中，A为大于0的常量，避免算法因分母接近0而发生溢出； S3.4.3、利用步骤S3.4.1构建的抗体浓度的概率选择公式对步骤S3.4.2得到的目标函数进行多样性保持和群体更新； S3.4.4、对目标函数进行交叉和变异，采用自适应调整的变异率Pm进行变异，计算公式为： 其中，fmax为种群中适应度最大值，favg为每一代种群的平均适应度值，fmin为种群中的适应度最小值，Pm1为当个体适应度低于种群平均适应度时的基础变异率参数，Pm2为当个体适应度接近或等于种群最大适应度时的变异率参数，Pm3为当个体适应度介于平均适应度与最大适应度之间时的动态调整参数； 采用的交叉率Pc的计算公式为： 其中，f'为交叉的两组参数中适应度值最大的一个；Pc1为当个体适应度低于平均适应度时的基础交叉率，Pc2为当个体适应度高于平均适应度时的基础交叉率，Pc3为与最大适应度相关的交叉率调整参数； S4、基于步骤S1采集的水下深度数据，判断水下机器人是否符合期望水下深度，若不符合将采集的水下深度数据作为反馈，重新开始新的一轮水下机器人的控制，直到水下机器人满足水下深度要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。