波浪滑翔器技术的回顾与展望

廖煜雷，李晔，刘涛，李一鸣，王磊峰，姜权权

(哈尔滨工程大学 水下机器人技术重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001)



波浪滑翔器技术的回顾与展望

廖煜雷，李晔，刘涛，李一鸣，王磊峰，姜权权

(哈尔滨工程大学 水下机器人技术重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001)

波浪滑翔器是近十年来涌现出来的一种新型海洋无人航行器，凭借其超大续航力和极强生存能力，已在海洋科学、海洋工程甚至军事领域得到了广泛应用，波浪滑翔器技术日益成为了国内外研究热点。针对波浪滑翔器的波浪推进机理、系统结构属性以及控制特性进行了总结和定义，并围绕波浪滑翔器技术的推进机理、动力学建模与分析和运动控制等三个方面，分别阐述了国内外主要研究成果。总结了目前波浪滑翔器技术存在的主要问题，并对未来的研究方向进行了展望。

波浪滑翔器；波浪驱动；推进机理；航速预报；操纵性；运动控制

常规移动观测平台如科考船、无人艇、水下航行器等，一般采用燃油或电池作为动力源，由于所携带的能源有限，导致其续航力较短，这对于长期的海洋观测来说成本高昂、经济性较差，并且容易造成环境污染。由于海洋蕴含了极其丰富的绿色能源，人们对利用海洋能作为海洋运载器的能量源表现出浓厚的兴趣。目前，国内外针对海洋能推进型海洋航行器技术开展了大量研究[1]，主要集中在太阳能推进水下航行器或无人艇[2]、温差能推进水下航行器[3]、风能或太阳能推进无人艇[4-5]、波浪能推进水下航行器等方面。

波浪滑翔器(unmanned wave glider, UWG)作为一种新型波浪能推进海洋无人航行器，具有超长航时、自主、零排放、经济性等突出优点。它能长期、自主地执行环境监测、水文调查、气象预报、生物追踪、远程预警、通信中继等作业任务，使得UWG在军民领域皆具有广泛得应用前景。在这种背景下，近十年来UWG技术成为了国内外的一个研究热点。

1　波浪滑翔器研制现状

对波浪滑翔器的研究始于2005年，当时它被开发用于监听和记录鲸鱼的声音。在2007年，HINE R等成立了Liquid Robotics公司，波浪滑翔器用途被确定为科研、商业和军事的多功能平台。由于它能够将海洋中无穷无尽的波浪能转化为自身前进的推力而无须提供额外的助力，为部署海洋仪器提供了一种全新的解决方法，也使得各种海洋应用能以一种新的概念来进行。目前波浪滑翔器已被广泛地用于各种与海洋有关的科学研究和考察活动[6-10]。波浪滑翔器所具有大范围、长航时、智能化、清洁的突出航行优势，带来了巨大的应用前景，并引起世界范围内科研工作者极大的研究兴趣[11-24]。

鲸鱼爱好者HINE R和RIZZI J D为了追踪考察游经附近海域的驼背鲸，于2005年发明了一款能依靠波浪能提供前进推力，从而能在海上连续工作数月的自主监测装置，这成为了波浪滑翔器雏形[12]。两年后专注于波浪滑翔器的设计、生产和推广的Liquid Robotics公司在美国成立。目前，该公司研发了Wave Glider系列波浪滑翔器，包括SV2和SV3两种型号[13-14,19]，其中，SV2是世界上首款实现了产品化的波浪滑翔器平台，SV2的改进型号SV3有了更大的负载能力和实时数据采集与处理能力，航速也有所提升(如图1所示)[19]，其基本参数见表1。作为一种通用的无人传感器搭载平台，SV系列UWG能按照使命要求，携带测速声呐、拖曳声呐、水下摄像机、温盐深、水听器、生物或化学检测仪等多种设备。

图1　Liquid Robotics公司的SV2、SV3型波浪滑翔器Fig.1　SV2, SV3 wave gliders of Liquid Robotics company

SV系列SV2SV3上浮体 长度/cm210290 宽度/cm6067滑翔体 长度/cm191190 高度/cm4021水翼翼展/cm107143柔链/m64重量/kg90122航速/kn0.5(SS1)1.0(SS1)1.6(SS4)2.0(SS4)位置保持半径/m(SS3:海流≤0.5kn40(CEP90)40(CEP90)电池容量/W·h665980太阳能功率/W112170负载能力 重量/kg1845 体积/L4093 功率/W40400通讯Iridium通讯、Wi-FiIridium通讯、Wi-Fi

2007年，波浪滑翔器“Wave Glider”向人们展示了其在极端环境中的生存能力。在Flossie飓风期间，研究者甚至将波浪滑翔器投放到了风眼附近，波浪滑翔器在实验中不但成功地生存了下来，并且精确地测得了飓风相关的气象数据[12]，如图2所示。

图2　2007年Wave Glider完成了追踪飓风试验Fig.2　 In 2007 the Wave Glider completed a hurricane tracking

美国NOAA太平洋海洋环境实验室和Liquid Robotic公司于2009年合作进行了一项时间长达一年的科研项目，试图更好地了解全球海洋对碳的最大吸收能力。他们在一个改装过的波浪滑翔器上安装了pCO2，pH，CDT传感器，以测定全球海岸和开放海域中海水中碳的摄入量和相关参数[21]，传感器配置和试验结果如图3所示。

图3　2009年Wave Glider进行CO2测量对比试验Fig.3　CO2 measurement comparison experiment of Wave Glider was carried out in 2009

2011年11月，4个“Wave Glider”从旧金山出发，开始执行横渡太平洋的航测任务。2012年12月6日，Liquid Robotic公司宣布经过一年多的航行圆满完成了行程长达9000海里的跨太平洋航行任务(如图4所示)，创下了机器人自主行驶路线最长的新世界纪录。大量海洋试验表明，它能在海洋中长期、可靠、自主地航行[18]。自2008年开始向客户交付首台波浪滑翔器以来，美国Liquid Robotics公司研制的波浪滑翔器已累计航行超过了16万公里[11-15]。

图4　 2012年末Wave Glider完成了横渡太平洋任务Fig.4　At the end of 2012, wave glider completed the task of crossing the Pacific Ocean

2013年，石油巨头BP公司购买了一批波浪滑翔器，并布置于BP在墨西哥湾的采油设备周围，用于检测在“墨西哥湾漏油”事件后钻井设备周围海洋植物的复苏状况(如图5所示)。波浪滑翔器不仅在海洋科学、海洋工程领域获得了广泛应用，而且逐渐受到了美国等西方军事强国的关注，并试图将其用于军事领域。Liquid Robotics公司瞄准潜在的多种军事需求，推出了面向军用的“SHARC”型波浪滑翔器。

图5　用于海洋油气工业的Wave GliderFig.5　Wave glider for marine oil and gas industry

图6　美海军对波浪滑翔器拖曳水下拖鱼进行测试Fig.6　Wave glider towed underwater towed fish 　were tested by the United States Navy

2010年，美国海军研究局在夏威夷和加利福利亚海岸，检测了波浪滑翔器在不同环境中对命令的执行能力。2010-2012年，美国海军斯坦尼斯空间中心进行的一系列验证活动中，成功验证了波浪滑翔器的远航和数据收集能力。其中利用波浪滑翔器拖曳被动声学拖体和线列阵，对海洋水下声学目标特性的侦察能力，得到了进一步验证(如图6)。

北约海事研究和试验中心在“2013骄傲曼塔”军事演习中，对波浪滑翔器进行了测试，评估其作为新型反潜平台的可行性，利用波浪滑翔器在海洋环境中的自主侦察能力，收集相关海洋信息，并实时获取情报(如图7所示)。

图7　Wave Glider参加了“2013骄傲曼塔”军事演习Fig.7　Wave glider participated in the "Pride Manta 2013" military exercise

据最新报道，Wave Glider SV3已经被包括美国在内的多国海军中投入使用，美海军装备了30台，澳大利亚海军装备了6台，此外挪威海军以及部分北约海军已获列装。美海军部署波浪滑翔器以执行以下任务：情报监视侦察(ISR)、水下地形测绘、反潜战(多个系统组成拖拽阵列)、水下通信中继器、数据链接中继器等。

目前，国内针对波浪滑翔器技术已开展了一些研究，主要研究机构有哈尔滨工程大学、国家海洋技术中心、中国船舶重工集团710研究所、中国科学院沈阳自动化研究所等[10]。迄今为止，国内波浪滑翔器研究仍处于起步阶段，虽然已开发出多型样机并开展了海上试验，但距离工程应用水平、产品化还有很大差距。

波浪滑翔器的研究涉及到流体力学、结构力学、船型设计、自动控制、电子信息、新能源等诸多学科。UWG作为一个海上无人智能平台，需要在飓风等极端恶劣海洋环境中生存并长期自主化作业，因此，它对推进性能、操纵性、控制性能和可靠性均提出了极为苛刻的要求。UWG技术主要包括：1)推进机理，2)动力学建模与分析，3)运动控制等内容，文中从这三个方面来论述UWG技术的国内外研究成果。

2　推进机理研究

2.1波浪推进原理

波浪滑翔器由水面浮体(简称“浮体”)、波浪推进器(或水下滑翔体，简称“潜体”)并用柔性脐带(简称“柔链”)连接构成。波浪推进器(Wave Glide Propulsor, WGP)装有若干对铰接的水翼(鳍翼)，由WGP产生推进力，正是UWG的动力来源。在持续波浪环境中，当浮体随波浪下降时，WGP受重力下沉，使水翼后端向上翻起；反之，浮体随波浪上升时WGP被柔链拉起而上升，水翼后端下翻。水翼随波浪的上下交替拍动就像一条鱼的尾鳍摆动那样推动WGP前进，并通过柔链拉动浮体前进，从而实现UWG的向前航行，其工作原理如图8所示。

图8　波浪滑翔器的工作原理图Fig.8　Working principle diagram of UWG

文中将UWG的推进原理表述为: UWG的浮体在波浪力的持续激励下运动，同时浮体通过柔链传递的拖曳力驱使波浪推进器做滑翔运动(类鱼鳍摆动过程)，而波浪推进器在流体动力作用下，以纯机械方式将波浪力部分转化为前进推力，从而驱动UWG持续航行。值得注意的是，波浪推进器利用纯机械方式将波浪能直接转换为推进力，而使得UWG在波浪环境中无需任何动力牵引，得以长时间航行和作业。

2.2相关研究进展

当前对波浪滑翔器推进机理研究主要有两种策略：1)仿生推进——在波浪的持续激励下，波浪推进器上串列水翼作升沉和拍动耦合运动进而产生前进推力，与鱼鳍摆动过程非常相似，即属于一类特殊的水下仿生推进模式。一些研究者试图从仿生推进角度进行波浪推进机理分析；2)波浪能利用——考虑到波浪滑翔器航行动力来至于波浪能捕获和直接利用，部分学者基于规则波假设和能量守恒原理，从宏观角度探讨波浪推进机理问题。

在仿生摆动翼研究中，多数学者均假定水翼做周期性耦合运动，即水翼摆角运动与升沉运动同步耦合进行，两自由度运动在一个周期内运动时间相等且均等于周期时长。然而波浪推进器的运动过程同常规仿生摆动翼有着显著区别[25]，表现为波浪驱动波浪推进器运动时，水翼受环境流场影响，其运动方式将发生改变(呈脉动状态)，即在一个周期内，水翼做摆角运动时间与其升沉运动时间不相等。水翼在整个运动周期内均做升沉运动、而摆角运动则发生于运动周期的某一时间段内的摆动翼，即属于一种异步摆动翼。

刘鹏等[26]基于计算流体力学理论并结合仿生推进原理，开展了波浪滑翔器推进机理研究。通过求解RANS方程，计算了串列布置的二维水翼在异步摆动运动方式下的水动力性能，分析了摆幅角、翼间距、翼型等关键设计参数对各翼性能的影响，以及不同工况下翼间流场扰动情况；给出串列翼之间的涡系分布情况，探讨了翼间涡系干扰对各翼性能的影响。然而计算中假设浮体对波浪是完全响应的，这与浮体及其系统运动实际情况有较大差异。在此研究基础上，胡合文等[27]在分析中考虑了波浪中浮体响应特性对系统推进性能的影响，基于三维势流理论计算获得频域中波浪滑翔器浮体在波浪中垂荡运动响应，进而获得水下滑翔器的水动力性能。探索出一种使用AQWA和FLUENT软件相结合的计算方法，对波浪滑翔器在典型工况下的推力性能进行了定量化的评估，试图更系统、真实地进行波浪推进性能分析。

哈尔滨工程大学廖煜雷等自主研制出“漫步者Ⅰ”号波浪滑翔器原理样机，并在国内率先完成了水池拖曳、自由航行等标准化水动力试验研究(如图9所示)。试验中以规则波模拟海上波浪环境，系统地测试了一级海况下波高、波长对其推进性能的影响；试验中样机在波高0.2 m(一级海况)下航速达到了0.85 kn(国外产品一级海况航速为0.5 kn)，试验表明所研制的波浪滑翔器样机航行能力较强、系统研究方案具有可行性，并积累了大量宝贵实验数据。试验结果与理论计算结果比较验证了理论分析方法的有效性，两种结果显示波高的增加能够提高串列翼推进器的推力，而波长的增加则能提高其推进效率[28]。

图9　哈尔滨工程大学研制的“漫步者I”号波浪滑翔器样机Fig.9　The "Rambler I" UWG prototype developed by Harbin Engineering University

田宝强等[29]进行了波浪滑翔器驱动原理分析，并简化推导了驱动力计算公式。结合波浪理论从能量转化角度建立了运动效率分析模型，分析了波高、波浪周期和水翼转角对运动效率的影响。研制了一个实验平台，利用浮体携带电机上下往复拖曳水下潜体运动以近似模拟波浪中水下潜体的深沉运动，开展了系列试验研究，试验分析了波高、周期、拍幅角等三个参数对波浪能利用效率的影响(如图10所示)。然而，这种试验方法基于水面浮体对波浪运动完全响应的假设，这与实际的系统航行状态不符，且忽略了波浪等环境扰动力对波浪滑翔器运动的严重影响。

图10　中科院沈阳自动化所研制的波浪滑翔器实验平台Fig.10　The UWG experimental platforms developed by Shenyang Automation Institute of Chinese Academy of Sciences

JIA L J等[30]利用FLUENT软件分析了水翼的翼型、分布间距和摆角对其水动力性能影响，分析了参数-倾角θ的水动力特性，总结了关键参数变量调整时其水动力性能的变化规律。模仿“Wave Glider”制造了一台推进效率测试装置，利用电机升降直接驱动潜体往复升沉的方式对滑翔器在波浪中的运动响应进行简单模拟，开展了样机水池试验，试验测得在模拟一级海况下其最高航速为0.3 kn(如图11所示)。然而，分析中只考虑常稳态下水翼的水动力性能(即水翼保持在最大静止攻角处，且海水垂向流速不变)，实际上受水动力和重力的作用，水翼摆动是一个动态变化过程，这样处理忽略了水翼运动对水动力性能的影响；同时，海水垂向流速也是呈周期动态变化的，导致数值计算结果与实际情况具有较大差距。

图11　国家海洋技术中心研制的波浪推进效率实验装置Fig.11　The experiment device for wave propulsive efficiency developed by National Ocean Technology Center

李小涛等[31]考虑到波浪滑翔器前进所需能量全部来源于对波浪能量转化的事实，从波浪能利用角度，宏观地分析系统总体设计参数。基于Airy微振幅波理论分析了波浪滑翔器的运动原理，得到波浪滑翔器是利用表层水质子振动幅度和深层水质子振动幅度的差异引起的波浪能差，并将此波浪能差直接转化为前进推力的结论；分析了潜体水翼在上下起伏过程中的受力状态，得出只要有波浪带动浮体上升和下降，潜体就会受到向前的动力，从而带动浮体也向前运动。在假设波浪能利用效率为10%的条件下，获得了不同海况下的量化推进力；并对浮体、潜体总体参数进行了初步分析。

ZHENG B H等[32]对波浪推进器水翼静应力分析的基础上，初步比较了几种因素对水翼的影响。通过仿真与计算结果的比较分析表明，当水翼攻角达到45°时，水平分量达到最大值，超过45°后，水平分量的力随着攻角的增大而减小；在相同攻角下，水平分量随着流速的增加而逐渐增大。

3　动力学分析研究

对于海洋航行器而言，操纵性能研究具有重要意义。因为建立合适的操纵性模型是开展载体运动机理分析、运动预报、运动控制等研究的基础，在系统研制前期非常重要。为了判断所设计的波浪滑翔器是否具有良好的操纵性能，在没有条件进行海洋操纵性试验的情况下，基于数值模拟技术建立波浪滑翔器动力学模型，完成航速、操纵性等数值模拟试验，以此来预报该波浪滑翔器的操纵性能并实现运动控制系统开发和调试，是非常经济且有效的手段。下面分别从系统航速预报、操纵性建模与分析两方面进行阐述。

3.1航速预报

SMITH R N等[33]探讨了波浪滑翔器的在线航速预报问题，用于离线航线规划时提供准确速度估计的动力学模型，试图进一步提高系统的控制性能。利用波高、波周期、波向、海流、风速和风向等环境测量数据，通过最小二乘法获得了航速线性预测模型的各项系数。分析表明，波浪有义波高和谱峰周期对航速高低占有支配地位，其次海流对系统对地航速具有很大影响。然而，由于训练数据局限等因素导致数值预报结果同实测数据误差较大，并建议未来采用非线性预测模型进行波浪滑翔器的航速预报。

NGO P等[34]在上述研究基础上，建立了一个非线性、随机性和非参数化航速预测模型，并基于高斯过程回归方法(Gaussian process regression, GPR)进行模型参数辨识，通过海上对比试验表明，该方法能有效地预报波浪滑翔器的实际航速。2014年，NGO P等[35]在WAVEWATCH III波浪预报模型以及机载观测数据基础上，同样基于GPR方法进行了波浪滑翔器航速预报。首先，利用周期协方差函数型GPR模型、K阶高斯迭代过程模型检验长期海洋观测数据是否属于高斯过程，以检验使用GPR进行航速预报的可行性；然后，提出了基于波浪模型预报的预测模型等3种预测策略，对比分析表明航速预报精度取决于模型的时间分辨率以及训练数据。

TIAN Baoqiang等[36]在文献[37]的研究基础上，针对波浪滑翔器动力学分析和航速预报问题，主要探讨了波浪滑翔器在二维纵剖面上的运动数学建模，基于长峰规则波假设和切片理论，计算分析了波浪滑翔器纵剖面运动状态。然而，由于分析中采用了大量简化假设，导致数值预报中二级海况下的平均航速仅为0.25 kn，远低于同海况下Liquid Robotics公司产品的平均航速。

3.2操纵性建模与分析

波浪滑翔器由浮体、柔链和潜体三部分组成，同常规海洋航行器在结构上存在着很大区别。一方面，波浪滑翔器本质上具有多体结构属性，既有刚性体又有柔性体，即属于一类特殊的多体系统——刚柔混合多体系统；另一方面，考虑到波浪滑翔器航行于海洋环境中时，系统主要的环境作用力来源于浮体(微型小艇)且本身属于海洋航行器，即可作为一种特殊的海洋航行器来研究。

波浪滑翔器与常规海洋航行器有很大的不同，对其操纵性研究困难且现有成果较少，国内外尚无公认的成熟操纵性建模与分析方法。目前，主要有两种解决方法：1)船舶操纵性理论——对系统各部分运动状态(自由度)进行区别对待，选取对系统影响大的主要运动状态忽略影响小的运动状态进行降阶处理，以便于利用海洋航行器操纵性理论进行波浪滑翔器动力学分析。2)多体动力学理论——鉴于波浪滑翔器在运动过程中柔链部分主要处于紧绷状态，因此为了系统动力学分析的简便，将柔链作刚性体假设，即将波浪滑翔器简化为刚性连接多体系统或刚性双体结构，进而开展多体动力学分析。

KRAUS N D等[37]在对波浪滑翔器试验观察的基础上，考虑到波浪滑翔器的浮体与滑翔体之间作用主要体现为纵向运动x、垂向运动y和纵摇运动θ，且基于柔链是紧绷状态等假设条件，建立了一个垂直平面(即包含纵向、垂向和纵摇的三自由度纵剖面)运动数学模型。研究中波浪滑翔器配置了“GPS+惯导”的组合导航设备，基于扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter，EKF)对海上实验数据进行分析处理，有效地预报了波浪滑翔器在纵剖面内的运动响应。

KRAUS N D等[38]考虑到波浪滑翔器结构的特殊性，基于船舶空间运动数学模型建模方法[39]，对其进行修正以适用于波浪滑翔器，最终构建出一种波浪滑翔器六自由度操纵性模型。通过经验公式和海试实验数据(如图12所示)[38]，获得了波浪滑翔器的主要水动力参数，完成了操纵性数值仿真。对比仿真和实验数据结果表明，所建立的模型具有合理性和较高仿真精度，较好地刻画了波浪滑翔器系统、浮体以及潜体的运动状态，为分析波浪滑翔器独特运动机理提供了一种模型基础。

图12　基于SV2型波浪滑翔器的海上实验Fig.12　Sea trials based on SV2 type UWG

卢旭等[40]以哈尔滨工程大学自主研制的”海洋漫步者”号波浪滑翔器实验样机为研究对象，同样基于船舶操纵性建模理论[39]建立了波浪滑翔器6自由度操纵性数学模型，分析获得了各项水动力参数，实现了直航、回转、Z型机动、环境力影响下操纵性数值预报试验，并完成了水池操纵性试验。数值预报结果为：有义波高0.10 m(一级海况)时，平均速度约为0.3 m/s；有义波高0.50 m(二级海况)，平均速度约为0.5m/s；有义波高1.25 m(三级海况)，平均速度约为0.9 m/s，与Liquid Robotics公司SV3型波浪滑翔器能基本吻合。波浪滑翔器的回转、Z型机动等数值预报结果，在水池试验中得到了有效验证(如图13所示)[40]。

图13　哈尔滨工程大学研制的”海洋漫步者”号波浪 滑翔器实验样机及水池试验Fig.13　The "Ocean Rambler" UWG prototype developed by Harbin Engineering University and the tank test

QI Z F等[41]根据波浪滑翔器的运动形式选定系统的广义速度，并在此基础上分别计算浮体、柔链和潜体对应不同广义速度的偏速度、偏角速度、加速度和角加速度以及系统的广义主动力和广义惯性力，利用Kane方程[42]建立了波浪滑翔器的多刚体动力学模型。在此研究基础上，贾立娟等[43]将波浪滑翔器的空间六自由度运动简化成具有三个自由度平面运动，假设柔链为二力杆并忽略其所受水阻力，即将波浪滑翔器视为一个多刚体系统(三自由度的刚体动力学问题)。基于矢量运算的Kane方程建立波浪滑翔器的运动学、动力学方程；将建立的动力学模型导入MATLAB软件进行运动仿真。然而，在动力学建模中将波浪滑翔器系统简化为“多刚体系统”即只考虑了系统在垂直平面内的运动；同时，仅分析了滑翔体下降阶段的动力学分析，并做了大量简化处理，从而难以深刻揭示出系统运动规律。

李小涛等[31]通过多体动力学分析软件ADAMS和数值模拟软件MATLAB模型相结合的方法探讨建模和运动仿真问题。通过对波浪滑翔器浮体、潜体和柔链分别建立数学模型，在明确输入和边界条件的基础上，借助多体动力学分析软件ADAMS和数值模拟软件MATLAB进行联合分析求解，建立起波浪滑翔器整体数学模型。基于波浪滑翔器联合仿真模型，对波浪滑翔器的缆索长度和翼板对数进行了计算分析和择优选取；最后研究了波浪滑翔器在一级低海况下的运动可行性，常规三级海况下的航行性能及极端九级海况下的生存能力。然而，分析是在柔链为刚性、浮体垂向运动以及二维小振幅波浪理论等严格假设条件下进行的，也没有考虑不规则波对系统的抨击作用以及波浪力、海流等对系统作用的影响，其研究方法实用性有待进一步验证。

4　运动控制

对于海洋无人航行器而言，智能控制分系统在整个系统中占有核心地位，拥有良好的控制性能、智能水平是实现应用的前提。由于波浪滑翔器的推力来至于波浪运动，因此其推力大小随着海况而随机改变，即推力是随机、不可控的，从而导致航速具有不受控制特性。因此，波浪滑翔器仅有操舵系统可控，即具有欠驱动(弱机动)特性；同时，控制系统还表现出非线性、耦合性、时变性等特征。另一方面，由于波浪滑翔器的体积很小，它在复杂海洋环境中运行时，将不可避免地受到风、浪和流等环境力的剧烈干扰。显然，波浪滑翔器的控制属于一类特殊的弱机动载体运动控制难题。目前，波浪滑翔器运动控制方法相关的参考资料较少，美国Liquid Robotics公司实现了波浪滑翔器远程自主控制，然而出于保密等原因并未公开其控制系统以及控制算法细节，下面简要回顾相关研究成果。

KRAUS N D等[38]以SV2型波浪滑翔器为对象构建了操纵性数学模型，基于PID控制算法进行了波浪滑翔器的定位控制，并在无海流影响下开展了数值仿真试验，结果表明波浪滑翔器能保持在半径40 m的设定点圆域内，并存在一个半径10 m的圆域死区，在总体上实现了位置控制目标(如图14)[38]。显然，由于波浪滑翔器独特的弱机动特性，难以像常规海洋无人航行器一样保持较高的控制精度。

廖煜雷等针对”海洋漫步者”号波浪滑翔器的自主控制问题，分析了波浪滑翔器的4种智能行为特性，基于脑基本功能联合区理论设计出波浪滑翔器智能控制系统，并提出了一种航向PD控制算法；研制了一种基于ARM核心和Linux操作系统的嵌入式智能控制系统，并在人工造浪水池成功完成了自主航向控制、航迹跟踪等验证试验(如图15所示)。航向控制精度±4°，航迹跟踪精度±5 m，试验表明在外界干扰力影响下样机具有较强航向保持和航迹跟踪能力，实现了波浪滑翔器自主控制。

图14　基于SV2型波浪滑翔器的定位控制仿真结果Fig.14　Simulation results of positioning control based on SV2 type UWG

卢旭等[40]同样以”海洋漫步者”号波浪滑翔器为研究对象，考虑到波浪滑翔器系统非线性、时变性和不确定性等问题，将PID控制和模糊控制相结合，提出了一种模糊自适应PID控制方法。数值仿真试验表明，模糊PID控制器相比于PID控制器，超调更小、达到稳态更快(如图16所示)。利用所设计的模糊PID控制器，实现了无干扰影响下波浪滑翔器的位置保持仿真试验。然而，海洋环境力强扰动下的系统控制性能有待检验。

图15　“海洋漫步者”号波浪滑翔器航向控制水池试验结果Fig.15　Tank tests of heading control based on "Ocean Rambler" UWG

廖煜雷等突破了波浪滑翔器航向控制、自主航迹跟踪、自主环境监测等关键技术，其中控制模块以改进视线导航法和动态补偿型PD航向控制算法为核心。”海洋漫步者”号波浪滑翔器在山东威海海域完成了波浪能推进、自主航行、自主水文/气象侦察能力等海上验证试验(如图17所示)。试验表明，三级海况(海流≤0.5 kn)下波浪滑翔器航速约1.2-1.6 kn、航向控制精度±10°、航迹跟踪误差≤500 m，系统具有较强机动性、控制性能和作业能力，在近一个月的海上试验中，累积航程达到500余公里。然而，样机还未进行数月(数千公里)的长期化、长航程海上试验，在极端海况的生存能力和可靠性也需要进一步检验。

图16　两种航向控制算法的仿真试验结果Fig.16　Simulation results of two kinds of heading 　control algorithm

张森等[44]利用Visual Studio2008 C#.net开发环境，并结合GPS北斗双模技术和Google Earth COM API为波浪滑翔器开发了一种导航定位岸基监控应用程序，主要包含卫星定位与数据传输、矢量地图的

轨迹显示和路径设定、环境监测数据的分类存储与管理、平台运行状态可视化查询等功能。海上测试表明，岸基监控系统基本能完成指令发送、目标跟踪等任务。

图17　“海洋漫步者”号波浪滑翔器的海洋自主航行试验Fig.17　Autonomous sea trials of "Ocean Rambler" UWG

史健等[45]探讨了波浪滑翔器运动控制问题，以LPC2478为核心设计了嵌入式控制系统；基于高斯大地线算法和PID控制算法，构成了波浪滑翔器导航策略，实现了波浪能滑翔器的视线跟踪和虚拟锚泊。同时，为保证导航信息的精准度，增加2组传感器(波高仪和流速仪)作为辅助导航设备，建构了一种波浪能滑翔器自主运行导航系统(如图18所示)[45]，并在海洋试验中取得了良好效果。

图18　一种波浪滑翔器的导航系统设计方案Fig.18　A design scheme of navigation system for the UWG

5　结论

文中针对波浪滑翔器技术现状进行了回顾，总结了波浪滑翔器技术研究进展和目前存在的主要问题。未来需要重点关注的研究方向包括：

1)波浪滑翔器的研制与发展主要受工业界推动，当前在应用研究方面比较深入，但是理论研究相对滞后。未来需要以流体力学、波浪理论等为基础，从波浪推进机理研究等理论源头出发，从根本上解决推进、耐波性等核心问题，进一步提高推进效率使系统具有更佳的航行性能和载荷能力。

2)目前的操纵性模型，或基于大量简化并沿袭常规船舶的建模方法，或仅考虑二维平面内运动进行多体动力学分析，其运动方程可信度和数值模拟精度仍未达到实用化的水平。一种可能的思路是基于多体动力学和流体力学理论，构建更为合理的波浪滑翔器空间运动操纵性模型，有效描述其在海洋环境中多自由度复杂耦合运动。

3)波浪滑翔器独特的弱机动和大扰动特性，同常规海洋无人航行器运动控制有所不同，一方面，需要探讨将智能控制、自适应等理论同常规PID控制算法想结合，提高系统控制性能以及对恶劣海洋环境的自适应能力；另一方面，借鉴和发展无人系统在智能、规划与决策等研究成果，进一步提高波浪滑翔器的智能水平。

4)波浪滑翔器具有的独特能力，丰富了现有无人系统体系，未来波浪滑翔器极有可能与无人艇、无人机、无人潜器、潜标等装备共同组成异构无人作业系统，并涌现出波浪滑翔器协同控制、协同作业等新技术问题。因此，需要开展相应研究提高协同能力，以拓展其作业模式和应用潜力。

5)从长期使用实践来看，现有波浪滑翔器的有效电气载荷能力偏低，仅达到瓦级水平，其能力拓展和广泛应用倍受限制。一种解决途径是深入研究海洋能源捕获、转化和高效利用技术，从而提高波浪滑翔器的续航力及载荷能力。

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本文引用格式：

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Unmanned wave glider technology: state of the art and perspective

LIAO Yulei, LI Ye, LIU Tao, LI Yiming, WANG Leifeng, JIANG Quanquan

(Science and Technology on Underwater Vehicle Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

The unmanned wave glider (UWG) is a new type of autonomous marine vehicle that has emerged in the last ten years. Its seemingly limitless endurance and strong viability has made its use popular in the fields of ocean science, ocean engineering, and marine defense. UWG technology has become a hot research topic worldwide. In this paper, we describe UWG's wave propulsion mechanism, system architecture attributes, and control characteristics. We also highlight and discuss the main problems associated with UWG technology, including its propulsion mechanism, dynamic modeling and analysis, and motion control. We summarize the main problems existing in UWG technology and suggest future research directions.

unmanned wave glider; wave driven; propulsion mechanism; speed prediction; maneuverability; motion control

2016-03-29.

时间：2016-07-29.

国家自然科学基金(51409061，51409054，51579053，51579022)；黑龙江省青年自然科学基金 (QC2016062)；中国博士后科学基金 (2013M540271)；黑龙江省博士后资助经费 (LBH-Z13055).

廖煜雷(1985-), 男, 副教授, 博士;

廖煜雷, E-mail：liaoyulei@hrbeu.edu.cn.

10.11990/jheu.201603099

TP273; U664

A

1006-7043(2016)09-1227-10

李晔(1978-), 男, 教授，博士生导师.

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160905.0910.006.html