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Although reovirus infection is one of the major virus diseases of grass carp in China, the available knowledge on the structure and function of genes and proteins of the virus is limited. The complete sequence of the S9 genome segment of grass carp hemorrhage virus (GCHV) was determined. The segment consists of 1130 nucleotides and has a large open reading frame (ORF) encoding a protein of 352 amino acids with predicted molecular mass of 37.7 kDa. Amino acid sequence comparison revealed that the deduced protein encoded by GCHV S9 is closely related to the sigma NS proteins of mammalian reovirus (MRV) and avian reovirus (ARV). Secondary structure analysis displayed that the form of alpha -helices (40.1%) and beta -sheets (49.4%) are the richest two contents in the protein encoded by S9, and this protein is predicted to be a nonstructural protein. (C) 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

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为了解决自主/遥控水下机器人(ARV)水面控制台与水下载体之间的通信问题,设计并实现了一种基于分层结构的水面/水下通信协议。该协议根据ARV 通信特殊需求,分为应用层,数据链路层与物理层,各层之间通过事件路由的方式进行调用,层内协议规则通过有限状态机来描述,整个协议结构清晰。ARV 实验结果证明这一通信协议具有传输速率快,可靠性高等优点。

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针对北极冰下海洋参数监测的使命要求,对水下机器人控制系统进行了相关研究,将PC104总线与CAN总线应用到自主/遥控水下机器人中,实现了一种分布式与集中式相结合的水下机器人控制系统体系结构。从硬件和软件两个方面描述北极自主/遥控水下机器人控制系统的实施方案。

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介绍了国内外深水油气开发中水下机器人的研究状况与发展趋势,提出了针对不同场合研究不同类型水下机器人的建议。

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过去的五十年,自治水下机器人技术得到迅速发展,在海洋资源调查、海洋科学考察和海洋地质勘探等领域有着广泛的应用,为促进相关领域的发展做出了显著贡献。随着海洋开发和利用的活动增多和水下机器人总体技术水平的提高,利用自治水下机器人进行海洋作业逐渐受到人们的重视。作业型自治水下机器人是为了满足当前海洋领域的需求而提出的一种大深度、大范围潜航并能够自主完成水下科学考察和作业的水下机器人系统,是目前水下机器人的一个发展趋势。自治水下机器人与作业机械手构成浮游基座的多连接体系统,具有运动学冗余、动力学高度耦合等特点,高效安全的运动规划与高精度的协调控制技术是保证其自主作业的一个核心技术。 本文结合 “十五”期间国家863计划“深海作业型自治水下机器人总体方案设计”和中国科学院沈阳自动化研究所知识创新项目“新型ARV关键技术研究”的研究内容,围绕水下机器人自主作业技术,深入研究了自治水下机器人-机械手系统的运动规划与协调控制技术,以实现高精度的机械手末端位置控制与轨迹跟踪,为深海资源开发的特定需求发展具有自主作业能力的水下机器人技术提供理论依据。重点研究针对系统特点的运动规划与运动实现问题;研究基于系统响应特性的机械手控制与载体控制问题;研究基于扰动模型以及不基于扰动模型的载体抗扰动控制问题;在系统运动规划与控制研究的基础上,研究能实现机械手末端精确轨迹跟踪的控制策略问题。本论文研究内容如下: (1)根据自治水下机器人载体特点,研究了适合于载体搭载的水下电动机械手设计与控制问题。设计了谐波传动的紧凑型三功能水下电动机械手系统,包括结构设计、控制系统搭建和控制器设计,根据机械手摆动关节的幅频响应特性,设计了关节角速率PI校正控制器和双环位置控制器,并针对常参数位置控制的电压和角速率突变,研究了基于界估计的机械手位置自适应控制应用问题;实验证明了系统的可靠性和控制算法的有效性,为水下电动机械手的设计开发提供了理论支持,为论文后续研究工作奠定了基础。 (2)研究了自治水下机器人-机械手系统的运动规划问题。建立了系统运动学方程和系统仿真模型;针对系统运动学冗余、载体流线外形、自身携带能源等特点,结合梯度投影法和加权伪逆矩阵法,以机械手末端位置控制及轨迹跟踪为前提,对系统运动分配、关节限位、有无海流下的系统能耗优化等运动规划进行了研究,仿真证明了运动规划算法的有效性。 (3)研究了一自治水下机器人-机械手系统的基本控制问题。利用沈阳自动化研究所的ARV载体,结合本文设计的三功能水下电动机械手,搭建了水下机器人-机械手实验系统;对载体分系统自身的响应特性以及对机械手扰动的响应特性进行了测试和分析;设计了基于输入补偿和机械手扰动补偿的复合校正控制算法,在有限的传感器条件下,通过测量变换获得了两种补偿控制算法中的近似补偿项,水池实验证明了算法的有效性。 (4)针对机械手扰动和载体推进器推力模型的复杂性和不精确性,在基于载体输入补偿控制的基础上,设计了神经网络自适应控制算法,通过自学习的方式用神经网络直接逼近载体控制电压与机械手扰动状态量之间的非线性关系,在机械手不停扰动下逐渐提高载体的控制精度;基于Lyapunov稳定性理论,证明了存在外界干扰和神经网络逼近误差条件下水下机器人-机械手系统载体控制器的闭环稳定性;通过水池实验验证了控制系统的有效性,为水下机器人-机械手系统载体分系统的控制提供了一种新思路。 (5)结合系统控制,通过水池实验分析了离线规划与在线规划下的机械手末端轨迹跟踪特点,针对几种典型情况,提出了自治水下机器人-机械手系统自主作业的几种控制规划策略,通过机械手末端跟踪典型轨迹的水池实验,证明了所提策略的有效性,实现了系统规划、控制共同作用下的机械手末端轨迹跟踪,在配置环境感知传感器的情况下,能够实现一定程度的自主作业。

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自主/遥控水下机器人是近年来出现的一种新型水下机器人,其自带能源,通过微光缆与水面支持系统相连接,既具有自治水下机器人大范围自主航行的能力,又具有遥控水下机器人定点操作能力,提高了自治水下机器人实时获取数据的能力,扩大了遥控水下机器人的作业范围。由于自主/遥控水下机器人工作方式的灵活性和多样性,其必将会在海洋监测、军事等方面有越来越广泛的应用。 北极是反映全球气候变化的敏感地区,目前世界各国对北极的考察规模越来越大,对极地海洋的探索力度也大幅度增加。由于自主/遥控水下机器人具有灵活的工作方式,将其应用到北极冰下海洋环境监测中,便于满足北极科考的需求。本论文以科考需求为背景,将自主/遥控水下机器人应用到北极海洋环境监测中,为搭载的测量设备提供一个基本的运动平台。 本论文以实现自主/遥控水下机器人控制系统功能为目的,在深入研究已有水下机器人控制系统结构的基础上,开展自主/遥控水下机器人的控制系统软件和硬件设计与实现工作。将CAN总线与PC/104总线应用到自主/遥控水下机器人控制系统中,实现了一种分布式与集中式相结合的控制系统体系结构,将控制系统的可扩展性、实时性、可靠性等结合在一起。 以作者的实际工作为基础,介绍了自主/遥控水下机器人控制系统软、硬件的设计与实现。采用基于CAN总线技术的分布式控制系统体系结构;采用基于PC104嵌入式计算机的数字控制方案进行航行控制系统硬件设计与系统配置;采用嵌入式单片机做为分系统的控制器;在QNX操作系统下用C语言编写水下控制系统软件,采用模块化和标准化的设计思想,将水下控制系统软件分化多个功能模块,每个模块由不同的进程来实现。 实际实验结果表明,本文所设计的控制系统能够达到预期目标;所设计底层硬件系统和底层驱动软件能够给机器人的上层控制软件提供一个稳定基础。

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将水下机器人用于极地科考,可以通过其携带的多种传感器和设备进行大范围、长时间的冰下观测作业,并取得重要的极地科考资料,如冰下水纹,海冰厚度等。而这些观测数据必须与准确的浮冰位置信息相结合才有实用价值,但北极高纬度特性和长期覆盖的大范围海冰使得一些传统水下机器人导航技术难以有效实施,所以需要研究一种能在北极冰下具有良好性能和高可靠性的导航系统。同时,对北极海冰进行的一系列科学考察,需要载体能够沿着浮冰上预定轨迹航行,但由于海流等外界影响的存在,浮冰处于实时运动中,所以要顺利完成科考任务,必须有相应的轨迹跟踪算法作为支撑。 本文正是针对以上这两点需求,在充分考虑环境特殊性的情况下,研究了水下机器人在北极冰下的导航与轨迹跟踪问题,提出了基于GPS测向仪冰面修正的水下机器人自主导航技术和基于制导控制器的浮冰轨迹跟踪方法,并进行了仿真和实物测试,试验结果表明本文所研究的导航设计方案和浮冰轨迹跟踪方法合理,可以达到北极冰下科考的定位精度和作业要求。 主要工作包括:(1)ARV导航系统设计。详细研究了各导航传感器的输出信息;坐标系定义、坐标变换、相对于浮冰的航位推算以及绝对坐标的求解;最后详细研究了整个冰下导航系统。(2)ARV导航系统误差分析。首先对各传感器的误差进行了详细分析;接着通过分析整个导航算法,建立了浮冰坐标系下ARV位置误差传递方程;最后通过引入具体传感器的参数指标,数值计算了整个导航系统的精度。(3)浮冰轨迹跟踪系统设计。首先对水下机器人在冰下的航迹进行了描述;接着分析了两种冰下制导控制器,视线法制导和横向轨迹误差法制导;最后详细研究了整个ARV航迹控制系统。(4)浮冰轨迹跟踪算法仿真。详细讨论了北极“ARV”的水平面动力学模型。并结合模型对浮冰轨迹跟踪算法进行了Matlab和视景仿真,验证了算法的合理性。(5)湖试和海试结果分析。通过对ARV棋盘山湖试和北极冰下海试数据分析,定量说明了导航误差和轨迹跟踪性能。