一种可变形无人船及变形方法技术

本发明专利技术公开了一种可变形无人船及变形方法，涉及无人船技术领域，包括船体、船侧翼、尾翼、变形部件，船体上安装有控制器、速度采集器、主推进器，船体两侧通过变形部件连接船侧翼，船体尾部通过电动伸缩杆连接有尾翼，变形部件包括万向部件及电动推杆，电动推杆一端通过万向部件与船体侧面连接，另一端与船侧翼侧面中间部位连接。通过高斯过程回归预测模型预测航速变化，通过改进的自适应k

【技术实现步骤摘要】
一种可变形无人船及变形方法


[0001]本专利技术涉及无人船
，尤其是一种可变形无人船及变形方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断进步，无人船领域的快速发展极大地解放了海洋观测、水质监测与治理等方面的人力物力，适用于水质采样、水底地形测绘、水面垃圾清理等诸多水上工作内容。在实际应用中操作灵活，无人船能够代替人力完成危险环境的检测、采样等工作。但现有的无人船大多采用固定航速完成任务，比如申请号为CN202011437750.7的中国专利技术专利，公开了一种无人船航速控制方法及无人船，通过在无人船上设置水流检测机构和船速调节机构，实时检测无人船所在水域的水流，进而判断水流带来的阻力或推动力，利用与船速调节机构的配合，实现对无人船的实时调节，无需根据导航设备对无人船实现远距离调节，此种方式可以根据水流的情况实时调节航速，但此种方式仅能小范围调节航速，并未考虑到通过借助船体变形产生的升力与推进器联动来进行大范围的调速完成航行任务，工作时间长，耗费能源多。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术中存在的上述问题，本专利技术提出一种可变形无人船及变形方法。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种可变形无人船，包括船体、船侧翼、尾翼、变形部件，所述船体上安装有控制器、速度采集器、主推进器，所述船体两侧通过变形部件连接船侧翼，所述船体尾部通过电动伸缩杆连接有尾翼，所述变形部件包括万向部件及电动推杆，所述电动推杆一端通过万向部件与船体侧面连接，另一端通过万向部件与船侧翼侧面中间部位连接，所述速度采集器、电动推杆、电动伸缩杆、船侧翼、尾翼均与控制器电性连接。
[0005]上述的一种可变形无人船，所述万向部件包括内球头及环形卡箍，所述内球头安装在船体侧面，所述环形卡箍卡接在内球头上。
[0006]上述的一种可变形无人船，所述船侧翼包括翼体、船侧翼驱动器、船侧翼螺旋桨，驱动器安装于翼体底面，驱动器的输出轴与螺旋桨连接，驱动器与控制器电性连接；所述尾翼包括尾翼翼体、尾翼驱动器、尾翼螺旋桨，尾翼翼体中部与电动伸缩杆一端固定连接，尾翼翼体为T型结构，且头部为圆弧形，尾翼翼体尾部安装尾翼驱动器，尾翼驱动器输出端与尾翼螺旋桨固定连接。
[0007]上述的一种可变形无人船的变形方法，包括如下步骤：步骤1，根据无人船实时采集的航速数据训练高斯过程回归预测模型，用于预测无人船未来时刻的航速变化趋势；步骤2，采用改进的自适应k
‑
means算法对高斯过程回归预测模型预测出的航速数据进行聚类，分别有低速、中速和高速三种类别，速度小于3m/s为低速，速度在3
‑
9m/s之间
为中速，速度大于9m/s为高速；步骤3，控制器根据预测航速的类别完成对象船体的变形，船体低速行驶时，船侧翼及尾翼均贴近船体，船体靠主推进器提供动力；船体速度达到3
‑
9m/s时，电动推杆将船侧翼推出，船侧翼的驱动器转动带动螺旋桨转动，主推进器、船侧翼螺旋桨同时为船体提供动力；船体速度大于9m/s时，电动伸缩杆将尾翼推出，尾翼驱动器转动带动尾翼螺旋桨转动，主推进器、船侧翼螺旋桨、尾翼螺旋桨同时为船体提供动力。
[0008]上述的一种可变形无人船的变形方法，所述步骤1具体包括：步骤1.1，高斯过程完全可以由均值函数和协方差函数来描述：；步骤1.2，船体速度采集器收集到的航速信息为高斯过程回归预测模型的训练集：；其中，是第i个输入数据，是第i个输出数据；步骤1.3，高斯过程回归中输入与输出的映射关系为：；其中，是服从均值为0，协方差为的独立高斯分布噪声；多维高斯分布的联合概率分布为：；其中，训练样本的均值函数先验给定为0，表示测试样本的输出，N表示高斯分布，表示测试样本与训练样本之间的混合核函数，表示训练样本之间的混合核函数，表示测试样本之间的混合核函数，表示噪声的协方差，示单位矩阵；步骤1.4，通过舒尔布公式推导出：；其中，表示测试样本输出的均值函数，即预测出的无人船速度，表示协方差函数，即预测出的无人船速度的不确定性，y表示训练样本的输出；步骤1.5，输出航速预测信息给改进的自适应k
‑
means算法模块对航速进行聚类。
[0009]上述的一种可变形无人船的变形方法，所述步骤1.4中混合核函数采取平方指数核函数与周期核函数的混合核函数，具体公式：；其中，与是平方指数函数与周期核函数的权重，根据海洋取样环境自适应地调整权重的大小，是核函数的超参数，超参数的选择是通过极大似然边界函数进行寻优，数学公式为：
；其中，表示零均值的高斯分布噪声，是超参数向量，L表示阶数；为了计算极大似然边界函数，对步骤1.5中公式求偏导为：；其中，表示向量。
[0010]上述的一种可变形无人船的变形方法，所述步骤2具体包括：步骤2.1，输入是混合核函数高斯过程回归预测出的航速数据集：，，其中是轴纵荡速度，是轴横荡速度，z轴速度忽略不计，输出是簇划分；步骤2.2，从数据集Y中指定3个作为初始的3个质心向量：，指定初始化自适应质心为：；其中，，是长度傅汝德数，是船舶的水线长，g为重力加速度；步骤2.3，对步骤2.1将簇划分C初始化为；步骤2.4，计算样本与步骤2.2中自适应质心的距离：，一一将样本点归到距离质心最近的簇，对每个簇中的所有样本点重新计算新的质心；步骤2.5，若所有质心都没有发生变化，则输出簇划分C给控制器，若质心发生变化，按照新的质心，重复步骤2.4。
[0011]上述的一种可变形无人船的变形方法，所述步骤2.1，根据速度分类准则指定簇：。
[0012]本专利技术的有益效果是：本专利技术公开的可变形无人船在水域较窄且有障碍的区域，航速一般较慢，通过对航速的预测，通过船体变形收缩船侧翼减小船体面积，仅靠主推进器提供的动力低速通过狭窄有障碍的区域；在工作范围较广且无障碍的区域，航速一般较快，通过对航速的预测，通过船体变形展开船侧翼，三推进器联动以及船侧翼与水翼提供的升
力为无人船航行提供动力；能够根据船自身的状态对船体进行对应的变形，船翼与尾翼提供的升力能为无人船的航行提供动力，大大节省能源的消耗，为解决无人船的续航问题作出一定的贡献。
附图说明
[0013]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0014]图1为本专利技术高速状态下的无人船示意图；图2为本专利技术低速状态下的无人船示意图；图3为本专利技术中速状态下的无人船示意图。
[0015]图中1.船体，2.船侧翼，3.船侧翼螺旋桨，4.电动伸缩杆，5.尾翼，6.电动推杆。
具体实施方式
[0016]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细说明。
[0017]如图1
‑
3所示，本实施例公开了一种可变形无人船，包括船体1、船侧翼2、尾翼5、变形部件，船体上安装有控制器、速度采集器、主推进器，船体两侧通过变形部件连接船侧翼2，船体1尾部通过电动伸缩杆4连接有尾翼5，变形部件包括万向部件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可变形无人船，其特征在于：包括船体、船侧翼、尾翼、变形部件，所述船体上安装有控制器、速度采集器、主推进器，所述船体两侧通过变形部件连接船侧翼，所述船体尾部通过电动伸缩杆连接有尾翼，所述变形部件包括万向部件及电动推杆，所述电动推杆一端通过万向部件与船体侧面连接，另一端通过万向部件与船侧翼侧面中间部位连接，所述速度采集器、电动推杆、电动伸缩杆、船侧翼、尾翼均与控制器电性连接。2.根据权利要求1所述的一种可变形无人船，其特征在于，所述万向部件包括内球头及环形卡箍，所述内球头安装在船体侧面，所述环形卡箍卡接在内球头上。3.根据权利要求1所述的一种可变形无人船，其特征在于，所述船侧翼包括翼体、船侧翼驱动器、船侧翼螺旋桨，驱动器安装于翼体底面，驱动器的输出轴与螺旋桨连接，驱动器与控制器电性连接；所述尾翼包括尾翼翼体、尾翼驱动器、尾翼螺旋桨，尾翼翼体中部与电动伸缩杆一端固定连接，尾翼翼体为T型结构，且头部为圆弧形，尾翼翼体尾部安装尾翼驱动器，尾翼驱动器输出端与尾翼螺旋桨固定连接。4.基于权利要求1
‑
3任一项所述的一种可变形无人船的变形方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，根据无人船实时采集的航速数据训练高斯过程回归预测模型，用于预测无人船未来时刻的航速变化趋势；步骤2，采用改进的自适应k
‑
means算法对高斯过程回归预测模型预测出的航速数据进行聚类，分别有低速、中速和高速三种类别，速度小于3m/s为低速，速度在3
‑
9m/s之间为中速，速度大于9m/s为高速；步骤3，控制器根据预测航速的类别完成对象船体的变形，船体低速行驶时，船侧翼及尾翼均贴近船体，船体靠主推进器提供动力；船体速度达到3
‑
9m/s时，电动推杆将船侧翼推出，船侧翼的驱动器转动带动螺旋桨转动，主推进器、船侧翼螺旋桨同时为船体提供动力；船体速度大于9m/s时，电动伸缩杆将尾翼推出，尾翼驱动器转动带动尾翼螺旋桨转动，主推进器、船侧翼螺旋桨、尾翼螺旋桨同时为船体提供动力。5.根据权利要求4所述的一种可变形无人船的变形方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤1.1，高斯过程完全可以由均值函数和协方差函数来描述：；步骤1.2，船体...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁硕，金久才，刘德庆，李洪宇，马毅，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：