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为提高遥控水下机器人的可靠性,研究了推力分配建模和基于递归神经网络的容错控制技术.以SY-Ⅱ遥控水下机器人为研究对象,针对其推力器布置情况进行推力分配建模,并以该模型为基础通过对偶原理建立机器人控制的能量函数,实现了递归神经网络形式的推力器容错控制算法.通过容错控制的仿真和实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够根据推力器的不同故障状况,重新进行推力分配.使得要遥控水下机器人当一个主推和其它任意一个平面推力器正常工作,而其它平面推力器发生故障时,仍能准确地实现机器人的水平面两自由度容错运动控制.从而说明该算法在容错控制方面的优越性,提高遥控水下机器人的安全性和可靠性. 相似文献
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针对S面控制器参数调整困难的问题,研究了改进的粒子群优化(MPSO)算法,自寻优确定S面控制器的控制参数,实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.同时,针对某水下航行器的运动控制系统,设计了控制半实物仿真系统,阐述了仿真系统的总体结构和水下机器人空间运动的非线性数学模型.仿真结果真实可靠地反映了水下机器人运动过程,验证了本文控制器对机器人的控制效果,对实际下水实验提供重要参考. 相似文献
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摘要:
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式.
关键词:
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳
中图分类号: TP 39
文献标志码: A 相似文献
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基于混合微粒群算法的智能水下机器人模糊神经网络控制 总被引:2,自引:0,他引:2
为减少因水下机器人模糊神经网络控制器参数较多、手工调整困难及主观不确定性因素的影响,提出一种基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法.该算法在保持基本微粒群算法处理多峰和多维问题能力的基础上,根据粒子浓度和适应度来动态调整约束因子,同时结合惯性权值非线性递减策略来抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.在与GAI、GA及基本微粒群算法的仿真比较试验中,该算法搜索到最佳近优解,且其收敛速度最快.在水下机器人仿真平台上的控制试验表明,基于混合微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力.仿真结果证明了该算法的可行性. 相似文献
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通过最小二乘法支持向量机对主动吸收造波模型进行在线辨识,基于广义预测控制算法提出一种新颖的主动吸收造波策略.采用高阶边界元法与自由面混合欧拉拉格朗日模型建立二维推板造波数值波浪水槽,将预测控制器的输出作为造波边界条件,进行了不规则波主动吸收造波仿真对比试验与白噪声波谱的验证试验,并采用波浪入、反射分离算法进行分析.结果表明:预测控制器具有较好的鲁棒性和快速响应能力,对于模型试验中常用的波浪具有良好的主动吸收造波效果. 相似文献
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基于S面控制算法给出了一种新颖的无反射造波策略.采用交流伺服控制技术,设计了单轴无反射造波机控制硬件系统,根据无反射造波控制算法与所用硬件产品的特性,编写了无反射造波控制软件.在简易水槽中进行了规则波的普通造波与无反射造波试验,并与以往的无反射造波方法进行了对比.试验结果表明:采用S面无反射造波方法时,造波机能够长时间地输出稳定的波形,与以往的无反射造波方法相比,S面控制算法体现了更好的吸收效果.给出的无反射造波机系统的设计方法可以为不规则波无反射造波的研究以及水池多轴造波机无反射造波系统的集成提供依据. 相似文献
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机器鱼的运动仿真方法 总被引:4,自引:1,他引:3
采用轴变形方法模拟机器鱼的运动。根据用面元法计算的机器鱼水动力结果和垂直面内胸鳍的攻角与升力的关系,建立了机器鱼的运动模型,并采用轴变形方法模拟了机器鱼在水平面内的直航运动。根据仿真试验结果的误差可以认为,该方法实现的运动仿真与真实的鱼的运动基本一致,这对以后的工作有较大的指导意义。 相似文献