《Actuators》：Acoustics-Driven Performance Enhancement in Underwater Vehicles: From Component Innovation to Intelligent Actuation
Xuehao Wang,
Zihao Wang,
Linzhi Chen,
Yaqiang Zhu,
Dongyang Xue,
Shuai Li,
Shiquan Lan,
Danlu Wang and
Cheng Chen
编辑推荐：
本综述聚焦声学性能对水下航行器（UVs）的制约，系统梳理了从仿生降噪材料、主动噪声控制（ANC）、自适应信号处理（如提升SNR≈20 dB），到抗噪导航（SINS/DVL/USBL）、深度学习声学感知及系统级智能控制（AUVs协同）的全链路进展，旨在为下一代UVs的声-机集成设计提供路径。
引言：声学——水下性能的“隐形瓶颈”
在海洋探索中，水下航行器（UVs）的效能并非仅由机械动力决定，声学性能往往是更深层的制约。海洋背景噪声与平台自噪声（self-noise）不仅 degrade 声呐探测与通信，更会通过“传感–导航–控制”链路，级联影响推进效率与任务可靠性。本文从系统性能视角出发，梳理了从材料、信号处理到智能控制的声学增强路径，并引入了统一的性能度量（如 SNR、定位误差）以量化声学增益对闭环操控的实际影响。
噪声源与传播：从“皮”到“芯”的挑战
UVs 的声学特征源于三大物理机制：
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水动力噪声：由艇体与附件的湍流边界层及涡脱落产生，受流速与几何外形强烈影响；
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机械噪声：源自电机、泵等旋转机械及轴承摩擦引起的结构振动，高负载工况下尤为显著；
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推进噪声：主要由螺旋桨空化（cavitation）与叶片通过频率（blade-rate）贡献，且易引发结构共振。
这些噪声不仅抬高声呐本底噪声（noise floor），掩蔽目标信号，更会暴露平台位置，危及隐身性（stealth）与生存能力。
降噪技术：从“被动抑制”到“主动消除”
1. 仿生与智能材料
受生物表面启发设计的仿生结构（如沟槽、柔顺表面）可有效抑制湍流脉动，数据显示其可降低流噪声约 ≈5 dB。此外，智能材料（如压电、形状记忆合金）结合声学超材料（metamaterials）结构，可实现振动与声辐射的被动与半主动控制。
2. 主动噪声控制（ANC）与信号处理
针对机械与推进噪声，自适应滤波（如 FxLMS 算法）技术可在线辨识噪声通道并生成反相声波，在实测中可将信噪比 SNR 提升高达 20 dB。结合波数谱分析（wavenumber spectrum analysis）的结构-声学优化（如对称推力轴承设计），进一步从源头削减了振动传递。
抗噪导航：在“嘈杂”中精准定位
高精度导航系统（如 SINS/DVL/USBL 组合）是 UVs 自主性的核心，但 DVL 底跟踪失效与 USBL 信噪比下降常导致误差无界累积（unbounded error accumulation）。为此，研究者开发了：
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分布式鲁棒滤波：基于最大熵准则或变分贝叶斯滤波（Variational Bayesian filters），有效应对非高斯噪声与模型失配；
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协同定位：在多 AUV 系统中利用相对测距与通信，即使存在野值（outliers）与延迟，仍能维持一致性（consistency）与定位精度。
智能声学感知：从“听清”到“看懂”
水下目标检测面临低 SNR、多径传播（multipath）与混响（reverberation）的严峻挑战。传统匹配滤波与能量检测在非平稳环境中性能急剧下降。深度学习（DL）技术正改变这一局面：
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CNN 用于推进器健康监测与辐射噪声分类，提升诊断精度；
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基于注意力机制的时序模型（如 Transformer）开始用于弱目标回波提取，显著降低虚警率。
系统级集成：声-机-控的“闭环交响”
未来的突破在于系统级耦合。这要求将降噪材料、抗噪导航、智能感知与推进/执行机构（propulsion/actuation）进行一体化设计。挑战包括：
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实时性：深度学习模型在边缘设备上的部署与推理速度；
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权衡：在隐身（stealth）、能耗与机动性之间动态寻优；
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耐久性：考虑深水压力循环、生物污损（biofouling）与腐蚀的长期性能漂移。
结论与展望
声学性能已从“辅助指标”转变为 UVs 推进–执行–控制（propulsion-actuation-control stack）堆栈的关键瓶颈与赋能器。未来的高绩效 UVs 必然是声学、机械与控制深度耦合的智能体，而可重现的深度学习管道（reproducible DL pipelines）与场相关报告（field-relevant reporting）将是推动实验室技术走向真实海洋的关键。
