载人潜器半物理虚拟仿真系统及其性能分析

为了缩短深海载人潜器控制系统的开发周期,测试系统性能,根据载人潜器的自身特点,构建和实现了载人潜器所有传感器、执行器设备模拟,以及潜器在海底实景的运动状态的半物理虚拟仿真系统。首先,以仿真系统的硬件架构和数据流程为基础,重点介绍了潜器设备模拟的软件体系结构;其次,在仿真平台上测试了各种网络数据的传输延迟,分析了其整体性能;最后,得出了潜器控制器设计的时间约束。现阶段整个系统已经开发成功,并投入运行到潜器控制系统的安装调试中。

一类载人潜水器的改进LQG控制研究

针对一类载人潜水器(MSV,MannedSubmersibleVehicle)在动力定位中多自由度之间存在的强耦合、非线性,以及系统参数的时变特性,文章采用带遗忘因子的递推最小二乘法和平方根法对系统参数进行辨识,然后在状态空间进行多输入多输出(MIMO)线性系统的最优控制研究。仿真结果表明,该两种改进LQG控制方法对于外界扰动以及系统的参数时变具有良好的控制效果,控制精度得到提高,为实际载人潜水器控制系统的多自由度动力定位控制提供了坚实的依据。

WAGO750模块与PC机之间的通讯

介绍了一种用于WAGO750-842以太网节点及系列模块与PC机之间的一种通用而又简便的通讯方法,该方法能够使PC机与WAGO750系列模块方便地进行数据交换,从而达到计算机对控制对象进行信息采集和控制输出的目的。该方法已在载人潜水器控制系统中得到成功应用,效果良好。

模糊自适应PID控制在载人潜器动力定位中的应用研究

根据我国正在研制开发的某型载人潜器的特性及其对动力定位的要求 ,设计了一个模糊自适应PID控制器 ,通过模糊推理实现在线修改PID参数 ,仿真结果证明了这种方法具有良好的效果和应用性。

AUV内部通讯总线设计

设计了基于CAN协议的AUV内部通讯总线系统 .系统通过协议转换器的模块化、可配置性设计满足AUV系统对其内部通讯总线的开放性要求 .协议转换器内部的容错处理能力以及紧急事件处理节点的设计为增强AUV系统的可靠性和容错能力、为避免AUV在深海工作环境下丢失增加有力的保障措施

水下机器人神经网络自适应逆控制

水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给水下机器人的控制带来很大困难。针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题,提出了基于预测 校正控制策略的水下机器人神经网络自适应逆控制结构及训练算法。通过在线辨识系统的前向模型,估计出系统的Jacobian矩阵,然后采用预报误差法实现控制器的自适应。同时,为了提高系统对于外扰的鲁棒性,在伪线性回归算法的基础上,在评价函数中引入微分项。理论分析和仿真结果表明,与原来的算法相比,微分项的引入改善了系统对于外扰的鲁棒性和动态性能。

基于超短基线的缆控水下机器人动力定位

动力定位 (DynamicPositioning(DP) )技术是水下机器人的关键技术之一。因此针对当前动力定位主要在缆控水下机器人 (ROV)中应用的情况 ,给出了ROV动力定位技术的实施方法。通过声学定位技术确定ROV的坐标 ,计算出与期望位姿的差 ,将其作为神经网络控制器的输入量来控制ROV ,从而进行动力定位。同时还重点研究了ROV动力定位中的主要研究内容即水声定位技术和定位控制技术的构建。

滑模模糊控制应用于自治水下机器人的实验研究

分析了自治水下机器人 (AUV )的控制特点 ,论述了滑模模糊控制 (SMFC)的基本原理 ,并在6 0 0 0 m自治水下机器人“CR- 0 2”上进行了仿真和水池实验。结果表明 ,滑模模糊控制的性能明显优于PID控制 ,在强干扰时表现出良好的鲁棒性

基于神经网络的一类非线性系统模型参考控制

针对一类非线性系统,提出了一种神经网络模型参考控制方案。在训练实现对象模型的网络和实现控制器的网络时,由状态方程产生训练样本。通过对倒立摆系统的仿真实验验证了控制方案和样本生成策略的有效性,在仿真实验中用不同初始状态验证了训练后的神经网络的泛化能力。

基于Agent的机器人新型控制器模型研究

进行了基于Agent的机器人新型控制器模型研究 ,在指出传统机器人控制器的缺陷基础上首先介绍了机器人控制器适应先进制造要求的发展方向 ,在此基础上详细介绍了提出的基于Agent的机器人新型控制器模型 ,对于开发未来的开放化机器人控制器具有重要的指导意义。

机器人控制器的变结构控制方法实验研究

本文在一直接驱动机器人上 ,针对变结构控制几种削弱或消除抖振的方法进行了物理实验研究 ,并据此给出了一些比较结果

Stabilization of Uncertain Nonholonomic Dynamic Systems with Bounded Inputs

The sliding mode approach and the multi-step control strategy are exploited to propose a stabilizing controller for uncertain nonholonomic dynamic systems with bounded inputs. This controller can stabilize the system to an arbitrarily small neighborhood about its equilibrium in a finite time .Its application to a nonholonomic wheeled mobile robot is described. Simulation result shows that the proposed controller is effective

一类时滞不确定非线性系统的鲁棒控制器设计

针对一类具有单输入滞后不确定非线性系统 ,采用精确反馈线性化方法和 Lyapunov方法设计出一种使系统终极有界 ( UUB)的无记忆光滑状态反馈鲁棒控制器 .仿真算例表明了本文所采用方法的有效性 .

机械手空间圆弧运动的一种有效轨迹规划方法

本文提出了机器人末端过空间三点作空间圆弧运动的一种有效轨迹规划方法，并成功地应用于我们开发的电子装配机器人中．理论分析与实验分析的结果一致

基于模糊神经网络的多移动机器人自学习协调系统

研究多移动机器人的运动规划问题．针对机器人模型未知或不精确以及环境的动态变化，提出一种自学习模糊控制器（ＦＬＣ）来进行准确的速度跟踪．首先通过神经网络的学习训练构造ＦＬＣ，再由再励学习算法来在线调节ＦＬＣ的输出，以校正机器人运动状态，实现安全协调避撞