鱼类通过感知周围的流场变化,来迅速调整游动形态,以实现低能耗高机动的游动行为。借鉴鱼类游动对流场的适应性,在水下仿生推进的运动控制中引入流场感知环节,通过感知流场变化来调整仿生运动控制参数,是实现高效水下仿生推进的有效途径。论文针对基于流场适应的仿生运动控制问题,开展了仿生推进适应性流体动力学分析、流场感知与估计、流场适应性策略分析、流场适应性控制方法等理论分析和实验研究,主要研究内容和成果如下:(1)深入分析了仿生推进流场适应性过程,构建了水下仿生推进动力学数值模拟平台。该平台采用计算流体动力学方法,耦合仿生推进动力学和游动动力学模型,能够模拟仿生推进水下动态行为,开展局部运动与自由游动等多种运动方式数值模拟,允许模型及数据等多类型边界条件描述。进一步引入了虚拟流场感知、运动信息反馈及控制算法模块,形成了较为完善的水下仿生推进动力学分析及运动控制数值模拟平台。(2)研究了外部流场和自身运动对体表压强的影响效应,提出了仿生推进过程中基于体表压强感知的流场估计方法。利用理论分析和CFD数值模拟的方法,以典型定常均衡流场和非定常卡门涡街流场为例,建立了体表压强系数与流场参数之间的函数关系。深入分析了鱼体自身波动运动对压强感知的影响,在此基础上提出基于单个或多个体表压强传感器感知的滤波和流场参数估计方法,开展了流场参数估计仿真验证。(3)基于构建的巡游游动效能评价指标,对比分析了鳗鲡模式及鲹科模式的推进性能,效率优化的运动参数为在线运动控制提供了适应性参考值。在预设仿生推进模式下,实现某恒定巡游速度的波动运动参数不唯一,并且效率存在差异。仿生推进产生的巡游速度随波动频率和波动幅值的增大而单调增大,而巡游效率随波动频率的增大而减小,随波动幅值的增大先增大后减小。在巡游推进中,柔性尾部比刚性尾部具有更好的流场适应性,在波频和波幅相同的条件下,尽管两者产生的巡游推进速度大致相当,但柔性尾部相较于刚性尾部,巡游效率大约高58%。(4)提出了基于流场感知的仿生推进流场适应性控制方法,旨在提高游动性能和控制精度。以悬停控制为例,将流场感知的压强信息和流场适应性策略引入控制回路。流场信息的感知有利于提高控制算法收敛性,减少控制收敛时间。针对仿生推进的时变未知参数和建模不确定性,引入自适应迭代学习控制方法进一步提高了控制精度,取得较好的自适应学习的效果。(5)设计并实现了具有流场感知能力的仿生机器鱼,验证了基于体表压强感知的仿生推进流场适应性控制方法。开展了基于体表压强感知的定常流场参数估计、仿生自推进巡游过程分析及效率评估、控制算法验证等实验。实验结果表明:体表压强与来流速度存在函数关系;压强感知数据主频率和波动频率一致,主频率幅值随摆幅和摆动频率单调增加,与产生的推进速度呈近似线性关系;巡游速度0.30~0.65 L/s范围内,达到相同的巡游速度,摆幅0.08L情况下的效率明显优于摆幅0.1L的情形;基于流场感知的控制方法能够快速有效地实现控制目的,并且有助于提高仿生水下推进系统的性能。上述研究工作和成果在基于流场感知的水下机器人控制方面进行了有益探索,为在流场适应性意义下最终实现仿生水下机器人的高效自主运动控制奠定了基础。