基于深平均流预测模型的水下滑翔机路径优化

随着水下滑翔机在海洋调查及声学探测领域的广泛运用,精准、高效控制其路径对精细化海洋观测至关重要。针对水下滑翔机受海流影响产生较大偏航差问题,采用最小二乘支持向量机法(LSSVM)预测深平均流,以单剖面偏航差最小为目标函数,以实际航向与计划航向夹角不超过一定值为约束条件,构建非线性约束极值模型,确定预设剖面最优目标航向及出水点坐标,从而实现路径优化目的。采用“海燕-II”型水下滑翔机历史数据进行验证,结果表明:1) LSSVM法预测深平均流准确性较高,但当局部流向有明显变化时预测效果不佳,取前3个剖面数据作为训练样本时预测效果更好;2)采用文中方法优化后,水下滑翔机路径更稳定,各剖面偏航差平均为281.1 m。