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申请/专利权人：安华海洋智能装备(深圳)有限公司

摘要：本发明提供了一种用于海洋探测设备的优化方法、系统及探测设备。其中，所述方法通过安装在海洋探测设备上的传感器，实时采集海洋环境数据。对实时采集的海洋环境数据进行预处理，并基于预处理后的数据，构建实时海洋环境模型，以反映海洋探测设备所在位置的环境特征。根据预设的海洋探测任务，设定探测设备的优化目标，这些目标包括探测效率最大化、能量消耗最小化、数据质量最优化和设备寿命最大化。利用优化算法，基于实时海洋环境模型和优化目标，计算出最优控制参数。最终，根据计算出的最优控制参数，实时调整海洋探测设备的运行状态。通过上述方法，可显著提升海洋探测设备的探测效率、降低能量消耗、提高数据质量并延长设备寿命。

主权项：1.一种用于海洋探测设备的优化方法，其特征在于，包括：利用安装在所述海洋探测设备上的传感器，实时采集海洋环境数据，其中，所述海洋环境数据包括水温、盐度、深度、流速、浊度、生物密度和海底地形数据；对实时采集的海洋环境数据进行预处理，其中，所述预处理包括数据清洗、异常值剔除和数据格式转换；基于预处理后的海洋环境数据，构建实时的海洋环境模型，所述海洋环境模型用于反映所述海洋探测设备所在位置的海洋环境特征；根据预设的海洋探测任务，设定海洋探测设备的优化目标，其中，所述优化目标包括探测效率最大化、能量消耗最小化、数据质量最优化和设备寿命最大化；基于所述实时海洋环境模型和所述优化目标，利用优化算法计算所述海洋探测设备的最优控制参数，其中，所述最优控制参数包括航行速度、航向、传感器采样频率和探测深度；根据计算出来的最优控制参数，实时调整所述海洋探测设备的运行状态；其中，所述优化算法为遗传算法，所述遗传算法包括以下步骤：步骤S1001：初始化一个种群，该种群包含多个个体；每个个体代表一种特定的控制参数组合，所述控制参数组合包括航行速度、航向、传感器采样频率和探测深度；步骤S1002：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行，所述多目标适应度函数综合考虑探测效率、能量消耗、数据质量和设备寿命；步骤S1003：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；步骤S1004：对下一代种群执行交叉和变异操作，以生成新的控制参数组合；步骤S1005：重复执行步骤S1002至S1004，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件；其中，所述多目标适应度函数采用如下的公式1： 其中，表示个体的适应度值；表示归一化的探测效率；表示归一化的能量消耗；为能量消耗的最大值；表示归一化的数据质量；为设备寿命消耗的最大值；分别为探测效率、能量消耗、数据质量和设备寿命的权重系数；归一化的探测效率采用如下的公式2进行计算： 其中,为探测覆盖距离；为探测精度；为探测时间；和为权重系数；为时间平滑系数；归一化的能量消耗采用如下的公式3进行计算： 其中，为时间的功率消耗；为归一化时间因子；为探测时间；归一化的数据质量采用如下的公式4进行计算： 其中，为第次采样的数据质量评分；为两次采样之间的时间间隔；为时间衰减系数；为采样次数；归一化的设备寿命消耗采用如下的公式5进行计算： 其中，为时间的海洋设备工作应力；为应力影响系数；为探测时间；为归一化时间因子。

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