机械工程学报

作者：林兴华, 武建国, 王晓鸣, 张敏革, 刘海涛

单位：1. 河北工业大学机械工程学院 天津 300130;2. 天津科技大学机械工程学院 天津 300222

关键词：侧线系统,支持向量机,流场感知,数值模拟,目标识别；

基金：河北省自然科学基金（E2018202259）和河北省研究生创新（CXZZBS2017025）资助项目。

为提高自主水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）的环境自适应能力，基于侧线感知机理，对水下目标进行形态识别和位置定位方法的研究。采用数值模拟的方法对流场中等边三角形的流场结构进行研究，提取"侧线"上的压力信号作为形态识别信息，训练并建立支持向量机（Support vector machine，SVM）识别模型。采用二步网格寻优的方法对SVM模型中的惩罚因子C和核函数参数g进行优化，模型测试表明，基于压力系数的时域波形结构可以对干扰源的形态进行辨识。通过提取压力系数波形中的特征值，对相对检测距离进行分析和拟合，结果表明利用压力信号的振幅，可以有效地计算出干扰源的相对位置。因此证明利用压力信号和SVM的方法，可以对水下目标进行识别和定位，为提高AUV的环境自适应能力提供了一种新思路。

来源：2020年第12期

《机械工程学报》期刊编辑部

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