作者:曹晓霖(中国船舶集团有限公司第七一〇研究所 宜昌 443003)
摘要:便携式水下自主航行器(AUV)是一种典型的水下特种作战装备,在水下特种作战领域中扮演着极其重要的角色。虽然国内研究水下无人作战平台的科研机构很多,但其功能均单一化。论文结合AUV的研究现状和关键技术,阐述了便携式水下自主航行器在特种作战中的应用,并对其关键技术进行了论证,最后提出了一种典型的特种作战水下自主航行器的使用流程。
关键词:便携式AUV;水下特种作战;发展现状;使用流程
便携式水下航行器自主航行或通过舰船、蛙人运载器释放至目标区域,特定地对港口、航道、浅滩等区域实施监测任务,获取详细的情报数据信息,为水下特种作战提供信息支撑和保障。同样,可利用便携式水下自主航行器对敌港内的舰船、水底通讯枢纽、水下爆炸物等关键目标进行破坏活动,为水下特种作战提供一种破坏手段[1~2]。
水下特种作战作为海军部队实施的一种新的作战样式,在未来海上作战中将发挥重要作用,而便携式水下自主航行器是一种典型的水下特种作战装备。因此,对于便携式水下自主航行器的发展现状、特点和典型使用流程等进行深入分析,将为海军的水下特种作战提供理论依据和技术支撑,具有重要的军事意义和较高的军事实用价值[3]。
2000 年,美国海军提出了 AUV 在军事应用方面的 7种使命和 4种作战能力,对关键技术进行了风险评估,描绘了 2030 年之前 AUV 的发展蓝图。Remus-100 和 Remus-6000 智能水下机器人[4]如图1和图2所示。
2005 年,德国阿特拉斯电子公司研制成功了Deep C自主式无人潜航器,并在比斯开湾深海水域进行了演示活动。Deep C 重 2.5 t,作业水深 4 km,续航时间约 50 h,最大装载能力为 250 kg。可执行水下管线检测、海底电缆铺设、海床勘探和海底资源调查等任务,其潜在军事应用价值已引起德海军的关注。
Gavia AUV 是冰岛 TELEDYNE 海洋系统公司研制的一型微型无人自主水下航行器。该型 AUV是一种模块化、易维护的水下测绘平台,可从舰船或岸基布放,搭载各种探测设备,完成水下测绘、目标搜索、地质调查等任务。

Bluefin-9型 AUV是美国马塞诸塞州金枪鱼机器人技术公司研制的小型快速自主水下自主航行器,该水下机器人具备水雷战和情报收集、监视和侦察的能力。它采用独立的电池舱和数据模块舱设计,很容易通过AUV顶上的舱口进行更换,其更换时间不超过 15 min。因为 Bluefin-9型 AUV重量小,单个人员就能从各种舰艇和小船上进行部署。Bluefin-9型AUV的实物照片[5]如图4所示。
A9-S 型 AUV 是法国 ECA 公司生产的便携式AUV,主要用于精确海岸测量,适应于多种工作平台,具备高精度惯性导航系统,拥有友好的任务管理系统,其转弯半径小、运动灵活,适于进行水下目标搜索工作。A9-S型AUV实物图如图5所示。

我国 UUV技术研究起步于 20世纪 80年代,主要由沈阳自动化研究所、哈尔滨工程大学、上海交通大学、中国船舶等科研院所开展。Merman300型AUV 是我国自主研发的一型便携式 AUV 系统,可根据任务需要选装其他不同的传感器。能够执行海底地形地貌勘测、海底管道检测、大范围目标搜索及救生等任务,使用方便快捷,作业灵活。Mer⁃man300型AUV试验图[3]如图6所示。

虽然各国研究机构及制造厂商在便携式水下自主航行器的关键技术及关键部件的研制方面取得了一些成果,但由于工作环境及任务要求等因素的限制,仍存在一些技术难点。其关键技术主要有以下几个方面[6~9]。
1)多传感器信息融合技术
单一的传感器采集的数据虽然解决了基础数据问题,但容易导致局部数据错误、不准确而导致环境状态误判,然而通过多传感器信息融合技术可以提高环境状态判断准确率,减少误判,通过对多个数据进行排除明显错误的数据信息达到提升准确率的目的。多传感器信息的采集错综复杂,按其抽象程度分为数据层融合、特征层融合和决策层融合[10~11]。
2)总体集成配置技术
AUV 在未来海上对抗中将具有不可替代的作用,随着AUV和相关技术的发展,对AUV的执行任务的能力和尺寸要求也愈加严格,所以在有限的尺寸要求条件下怎么配置或携带更多的载荷或传感器将是 AUV 面临的巨大挑战。因此,需根据指标和功能要求,对系统指标和功能指标进行分解,并对AUV的载荷搭载能力和阻力特性等进行深入分析的计算,然后提出总体最优配置。
3)低阻力技术
进行 AUV 外形设计时,需综合考虑其内部空间的使用情况、布放、回收的难易程度和航行效率等因素,同时应充分考虑外形产生的阻力,并应有针对性地进行流体动力仿真优化计算,进而达到大幅减少水下航行阻力和节省宝贵能源的目的,从而提升AUV的续航力。
4)降噪技术
AUV 的隐蔽性是其生命力和战斗力的重要体现和基本保障,对推进系统噪声特征的控制一直都是水下航行体设计的核心任务。目前在研的 AUV降噪方法包括采用机械隔离装置、吸声外壳涂层、低噪音推进电机、螺旋桨和泵喷方式等。
5)新型能源技术
AUV 对海军装备将起到巨大的推进作用,并且随着海军装备“由近海防御向远海防卫”的海军转型建设需求,AUV 的作业半径将是其中一个关键指标,其中能源的多少极大地限制了 AUV 执行任务的半径。常规的电池只能给 AUV 提供 2 天的工作时间,而燃料电池可为AUV提供数天(并有望长达数周)的作业时间,使AUV可在深远海目标海区预置潜伏,长时间对目标海区进行监测。
6)导航定位技术
导航设备是 AUV 的核心装备,是提升 AUV 快速反应能力、执行任务能力、协同作战能力以及精确攻击能力的基础。在信息化战争环境下,发展以惯性导航为核心的自主、可靠、高精度导航定位技术,可为AUV执行任务提供精确导航定位、定向信息,是进一步发挥AUV作战效能的重要途径。
7)平台小型化、轻量化设计技术
便携式水下无人侦察作战平台以功能需求为牵引开展三维数字化设计,同时利用模块化、集成化的设计思路开展航行器总体方案设计,通过合理的结构布局和总体设备统筹配置等工作,解决各分系统之间的接口和通信协议等技术问题。同时,在详细设计阶段通过数字化仿真手段进行结构的耐压密封设计和水动力特性优化设计,同步开展设备试装性方面的研究工作,达到有效控制航行器总体的重量和尺度,实现航行器小型化、轻量化设计要求。
8)高分辨率探测识别技术
高分辨率探测识别技术主要包含高分辨率小型声呐集成应用技术、声呐及图像自主识别技术和精准控位抵近技术。高分辨率探测识别技术是便携式水下作战平台的核心关键技术,其有助于提高水下目标侦察的作战效率和准确性。该技术主要解决平台搭载声呐的电磁兼容和声相关、小目标自主探测与辨识以及平台自身姿态精准控制等问题。
便携式水下自主航行器一般由水面遥控系统、潜航体和综合保障系统组成,其中水面遥控系统主要完成人机交互、任务装定、路径规划、探测结果下载、数据分析以及对潜航体的水面遥控;综合保障系统主要用于潜航体的装配维修、包装、运输防护、水声通信和定位以及布放回收;潜航体按模块化设计由头部模块、电池模块、控制模块、推进模块及处理模块组成。便携式水下自主航行器系统组成如图7所示。

便携式水下自主航行器到达指定海域后,首先进行技术准备和设备功能检查等准备工作。然后,将便携式水下自主航行器布放入水,按照预先规划的任务进行水中自主航行。到达任务点后,进行任务执行,并记录相关信息。任务执行完成后,便携式水下自主航行器返回至布放点,回收装备。最后,进行后期数据下载、分析和处理,为后期任务执行提供数据支撑。具体包含以下过程[12~13]:
1)准备
首先便携式水下自主航行器根据操作流程进行功能检查,一切就绪后将装备布放入水,准备工作完成。
2)水中航行
便携式水下自主航行器布放入水后,按照设置文件的要求进行水中航行,到达目标区域附近后,便携式水下自主航行器按照规划的任务模式进行任务执行。
3)任务执行
到达目标区域附近后,便携式水下自主航行器按照规划的任务模式进行任务执行,如开启目标搜索模式,可进行目标搜索,发现可疑目标则抵近目标进行进一步识别,直到任务结束。
4)任务结束返航
任务结束后,便携式水下自主航行器按照设置文件返航,航行至上浮点,浮出水面并示位,等待回收。
5)回收和数据下载、处理
通过橡皮艇或其它小型运输装备将便携式水下自主航行器进行回收,完成回收后进行简单的维护保养,最后进行后期数据下载、分析和处理,为后期任务执行提供数据支撑。
便携式水下自主航行器是一种典型的无人作战装备,其研制始于20世纪80年代,随着微电子技术、计算机技术、人工智能技术、小型导航设备、逻辑与软件技术的发展,成为了一种重要的水下信息搜集平台,目前世界上使用的便携式水下自主航行器超过万套。目前国内还未形成集多功能于一体的便携式水下自主航行器装备,因此研究集小型化、智能控制、高安全性、模块化等优点于一体的多功能便携式水下自主航行器迫在眉睫。
本文整理自《舰船电子工程》期刊 2023年 第3期,转载请备注论文作者,说明文章来源,并备注由“智慧海洋公众交流平台”微信公众号整理。
[1]王庆胜,周超. 美国DPD蛙人推进器的最新技术发展与解读[J]. 外国海军,2015(6):50-52.
[2]王庆胜,周超. 国外海军水下特种作战装备建设现状及发展趋势[J]. 外国海军,2016(1):6-11.
[3]腾俊,郭外海,刘冬利. 国外海军水下特种作战研究[J]. 舰船电子对抗,2012,35(4):39-42.
[4]吴懿鸣. 未来无人化水下战场-美国海军无人潜航器发
展扫描[J]. 现代舰船,2010(2A):30-34.[5]陈强,张林根. 美国军用 UUV现状及发展趋势分析[J].鱼雷技术,2005,13(4):7-12.
[6]蒋新松,封锡盛,王棣棠. 水下机器人[M]. 沈阳:辽宁科学技术出版社,2000.
[7]孙碧娇,何静. 美海军无人潜航器关键技术综述[J]. 鱼雷技术,2006,14(4):7-10.
[8]余辉. 各国无人潜航器关键技术综述[J]. 鱼雷技术,2006,14(4):7-10.
[9]胡庆玉,舒国平,冯朝. 深海 AUV 发展趋势研究[J]. 数字海洋与水下攻防,2018,1(1):77-80,89.
[10]王仲民,岳宏,刘继岩. 移动机器人多传感器信息融合技术述评[J]. 传感器技术,2005,24(4):5-7.
[11]戈新良,张明路. 多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势[J]. 河北工业大 学学报 ,2003,32(2):30-35.
[12]腾俊,郭万海,刘冬利. 国外海军水下特种作战研究[J]. 舰船电子对抗,2012,35(4):39-42.
[13]吴吉伟,徐先勇,陆文俊. 浅谈无人潜航器在反潜作战中的应用[J]. 船艇,2014(7):52-53.

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