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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法及系统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：CN119336050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411437908.9，技术领域涉及：G05D1/48；该发明授权基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法及系统是由刘顶峰;关夏威;王嘉;罗马;陈伟;周小歆;李想设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水下航行器领域，提出了一种基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法及系统，包括以下步骤：通过传感器网络采集原始数据；对原始数据进行去噪处理和标准化处理，得到外部环境数据和潜水器状态数据；基于潜水器状态数据和外部环境数据，确定潜水器的当前浮力状态，计算当前浮力状态与预设目标浮力状态的补偿浮力偏差；将补偿浮力偏差输入至浮力调节模型，得到浮力调节指令，基于浮力调节指令动态调整潜水器的排水量；基于深度数据计算潜水器与目标的补偿深度偏差，根据补偿深度偏差通过PID控制算法生成垂直推进控制指令，将垂直推进控制指令输出至垂直推进器，通过垂直推进器动态调整潜水器的深度。本发明实现了潜水器浮力和深度的精确控制，不仅提高了浮力调节的精度和适应性，还优化了深度控制，提升了潜水器在复杂水下环境中的作业能力。

本发明授权基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的潜水器浮力调节和深度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过传感器网络采集原始外部环境数据和原始潜水器状态数据，所述原始外部环境数据包括深度数据； S2，对所述原始外部环境数据和所述原始潜水器状态数据进行去噪处理和标准化处理，得到外部环境数据和潜水器状态数据； S3，基于所述潜水器状态数据和所述外部环境数据，确定潜水器的当前浮力状态，计算所述当前浮力状态与预设目标浮力状态的补偿浮力偏差； S4，构建初始浮力调节模型，通过历史浮力调节数据对所述初始浮力调节模型进行训练，调整所述初始浮力调节模型的模型参数，并对训练后的初始浮力调节模型进行模型评估，得到浮力调节模型； S5，将所述补偿浮力偏差输入至所述浮力调节模型，得到浮力调节指令，基于所述浮力调节指令动态调整潜水器的排水量； S6，基于所述深度数据计算潜水器与目标的补偿深度偏差，根据所述补偿深度偏差通过PID控制算法生成垂直推进控制指令，将所述垂直推进控制指令输出至垂直推进器，通过所述垂直推进器动态调整潜水器的深度。

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