基于混合灵敏度的水下机器人鲁棒控制研究

为了使水下机器人(AUV,autonomous underwater vehicle)在多环节不确定条件下满足水下作业时动力定位的控制精度要求,深入研究了混合灵敏度鲁棒控制中各加权函数的选取原则后,设计了基于混合灵敏度的 AUV 鲁棒控制器。通过 AUV 半物理仿真平台上的动力定位试验和控制算法对比试验,证明了所设计的鲁棒控制器对于水下机器人系统的外界扰动和参数变化不确定性具有良好的抑制作用,控制效果令人鼓舞。

基于跟随领航者法的多UUV队形控制方法研究

本文主要研究基于跟随领航者法的多 UUV(unmanned underwater vehicle)队形控制。在 UUV 载体坐标系下建立系统的运动学模型,该模型是对笛卡尔坐标系下的运动学模型的改进,避免了极坐标系下奇异点的出现。该模型经过输入输出反馈线性化,获得稳定的队形控制器。同时,为了缩小队形控制律中的控制参数的调整范围,本文提出了辅助算法,在此基础上分析参数的有效范围。将队形控制律在多 UUV 数字仿真平台上验证,证实了改进的运动学模型和控制律的有效性。

基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制

提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。

深海机器人推进电机系统的混沌控制

深海机器人推进电机系统中出现的混沌现象,直接影响深海机器人稳定性、可靠性和安全性.采用自适应控制技术对其混沌行为加以控制,对该方法的可行性和有效性进行了证明.设计和构造了易于工程实施的混沌控制器,用于深海机器人推进电机系统混沌控制.仿真实验表明,推进电机系统在自适应控制器的作用下可迅速脱离混沌状态,并进入持续稳定状态,控制效果明显.可以为深海机器人推进电机系统中可能出现的混沌运行行为提供控制策略和抑制预案,有利于混沌控制嵌入软件的开发,确保深海机器人稳定、可靠和安全地运行,具有一定的实用价值.

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