操纵面对潜艇水平面回转横倾角的控制

在一种新型潜艇艏舵——贝壳舵研究的基础上，用变结构控制方法探讨了如何用操纵面控制潜艇水平面回转时产生的横倾角，重点研究了方向舵、艏舵对横倾角的控制和艉舵对定深的保持．通过仿真比较了多种控制方案的控制效果，得到了较好的控制策略和有一定参考价值的艏舵和艉舵操舵规律     

操纵面对潜艇水平面回转横倾角的控制

在一种新型潜艇艏舵－－贝壳舵研究的基础上，用变结构控制方法探讨了如何用操纵面控制潜艇水平面回转时产生的横倾角，重点研究了方向舵、艏舵对横倾角的控制和艉舵对定深的保持，通过仿真比较了多种控制方案的控制效果，得到较好的控制策略和有一定参考价值的艏舵和艉舵操舵规律。     

水下航行器阻力计算及结构设计

随着海洋探索的不断发展，水下作业对水下航行器提出了更高的要求。为了提高某水下航行器的减阻性能，本文基于计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）方法对预选的多种艏部型线以及舵板进行数值模拟，对比了它们的减阻性能，最终为航行器选择效果最佳的艏部型线以及舵板，并计算配备有最佳减阻效果的艇艏和舵板的航行器总阻力，对比分析其周围压力和流场特性。结果显示，所选的零部件相较于其他选择拥有更好的减阻性能，更适用于本文的水下航行器。本文研究结果可为航行器的结构设计和选择提供一定的参考。     

基于DSP的水下航行器舵机控制系统设计

舵机是水下航行器控制系统的关键机构,它通过带动舵面的转动来控制水下航行器的航行姿态,其性能的好坏直接决定了水下航行器的性能。舵机主要由控制器、电机、减速机构、反馈电位计、舵面五部分组成,其中控制器是舵机的核心部分。介绍了某型水下航行器的舵机基本控制原理,并采用TMS320F2812芯片为核心控制器,设计一套基于DSP的舵机控制系统;同时还分析了该系统的软硬件设计方案以及相关的控制算法;最后建立了系统仿真模型。通过实验表明,此系统的控制性能好,并且体积小,可满足水下航行器舵机的控制要求。     

基于模糊积分的潜艇定深旋回控制

设计一种首、尾升降舵模糊控制器,通过加入模糊积分环节,有效解决了传统模糊控制器中静差难以消除的问题.通过引入首舵自适应系数,将深度波动减小了50%,较好地实现了潜艇水下定深回转运动的自动操舵控制.在不同定深旋回操纵方式下,对模糊积分控制器的适用性进行验证.结果表明,深度和纵倾的控制收敛较快,这对实际训练和定深旋回操舵装置的设计具有一定的参考价值.     

小型水下自航行器动力学建模与控制

水下自航行器动力学建模是其控制研究的基础,为此基于Newton-Euler法建立了水下自航行器的一般动力学模型,其模型具有复杂非线性特征．利用解耦和摄动理论对模型进行了合理简化,将控制系统分解为弱耦合的子系统．基于简化模型设计了航速、航向、纵倾和深度控制器,仿真结果证明了自航行控制的鲁棒性和稳定性。     

水下航行器航路点跟踪控制及其仿真

针对水下航行器在水平面内的航路点跟踪控制问题,建立了航行器的运动学和动力学模型.通过使用视线导引算法,设计了航行器的滑模控制器,同时综合应用Lyapunov方法证明了跟踪误差的全局渐近稳定性.在航行器航路点跟踪控制仿真研究中,指定航行器依次通过预先设置的一系列航路点,仿真结果表明,所设计的控制律有效,航路点跟踪误差收敛,可以对未来水下航行器的控制系统设计提供有效的理论指导和技术支持.     

水下自主航行器舵翼水动力性能分析

针对300 kg级水下自主航行器尾舵设计的关键问题,采用三维计算流体力学方法,计算了梯形舵在不同航速下的流体力学性能,得到不同舵角条件下水下航行器舵翼的水动力性能与流场分布,分析了不同舵角水动力性能变化原因和声呐对垂直上舵产生的影响,同时对舵翼进行了优化设计.结果表明,当水下航行器正常航行时,舵翼攻角大于20°后,舵翼水动力性能明显下降.优化发现后掠7.71°的舵翼在理论上具有更好的水动力性能,为水下航行器的后续设计提供参考.     

六自由度水下航行器操纵性仿真及性能评估

为预报水下航行器样机操纵性和运动控制性能,采用格特勒标准六自由度运动方程,通过水池拖曳试验获取水动力系数,建立水下航行器运动模型,完成水平面回转操纵、Z型操纵、回舵操纵、垂直面梯形操纵和空间螺旋操纵等仿真.仿真结果表明:该水下航行器具有良好的应舵性能和回转性能,同时具有良好的机动性和稳定性;并将全模型仿真与经典的野本简化模型仿真结果进行比较,说明了本方法的精确性.对操纵性能的评估结果表明所设计的水下航行器满足水下智能控制试验平台的要求.     

近水面低速工况下的潜航器深度复合控制

由于低速航行时舵效较低,潜航器水平控制面产生的升力不足以抵消其在近水面时所受的波吸力扰动,所以引入压载水机构改进深度控制系统的性能,从而使其具有过驱动特征.本文提出了适用于这种过驱动控制系统的复合控制策略,其中前馈控制器输入为由扰动观测器估计的不平衡力,输出为压载水质量;反馈控制器输入为深度偏差,输出为水平舵偏转角.水下压载试验结果表明,扰动观测器可以精确地估计潜航器所受的不平衡力.水池自航试验结果表明,基于复合控制策略的潜航器深度控制系统具有较好的控制性能.     

变论域模糊控制在X舵抗干扰操纵中的应用

为了发掘X舵潜艇在持续高强度随机干扰环境下稳定操纵的能力,建立了某型X舵潜艇六自由度运动模型,分析了X舵的操纵规律,在X舵模糊控制主体、智能模糊积分环节及控制权限动态分配三个方面对X舵模糊控制系统进行了设计.仿真计算表明:模糊控制系统在潜艇低频和高频随机干扰力和力矩峰值分别为500 k N和400k N·m的作用下,基本能将深度和姿态稳定在期望值,控制效果明显好于比例积分微分(PID)控制器,但在高频干扰下存在小范围抖振现象.采用变论域思想对模糊控制系统进行改进,对深度、纵倾、横倾和航向的误差变化率采用论域在线调节机制,在同样的干扰环境下能够消除深度和姿态的抖振,实现对潜艇复杂条件下航行的精准稳定控制.     

小型4轴矢量推进式水下机器人定深控制技术

针对传统水下航行器低速航行时姿态控制效率低、机动性差的缺点,设计并构建了一款4轴矢量推进式水下机器人,使其在低速航行时仍然具有高可控性与高机动性. 依据该机器人的结构特点和运动特性,提出了一种基于自适应滑模控制的适合矢量推进式水下机器人纵向深度控制的高可靠性方法,并构建了鲁棒控制器,且配以平滑饱和函数,有效改善机器人控制的暂态品质和震颤现象,解决了该机器人建模时因动态系统高维、多输入、高度耦合、强非线性而产生的较大建模误差问题. 仿真结果表明,机器人的深度、俯仰角能迅速稳定在期望值附近.      

潜艇垂直面运动仿真及分析

为了研究潜艇等速直线定深运动的平衡和操纵规律，利用潜垂直面运动方程，导出了潜艇水下有纵倾等速直线定深运动平衡方程，并进行了仿真分析。结果表明，潜艇的平衡角随航速增大趋于常数，且首舵操纵时在低速区存在逆速。     

基于误差空间的UUV三维鲁棒跟踪控制研究

针对水下无人航行器(UUV)系统存在非线性和不确定性的特点,采用基于误差空间理论的跟踪控制方法,进行UUV在复杂海洋环境以及自身工作状态和模块配置变化时的空间跟踪控制问题研究. 以海浪干扰下的深度跟踪控制仿真实验分析该控制方法的鲁棒性. 该控制方法的理论基础是结合被跟踪平台的动态过程,以被跟踪平台和跟踪平台的空间误差为状态空间的状态量组成误差空间系统. 由于融合了被跟踪平台的动态过程和跟踪误差,跟踪精度和跟踪能力增加,同时系统的鲁棒性也增强.      

四旋翼水下机器人及其矢量角度测试实验分析

为提高水下机器人运行稳定性,降低综合能耗,研究一种矢量推进式四旋翼水下机器人,该机器人的四个水下推进器通过绕OY轴转动,形成矢量推进。针对数据野点问题,以及D/A模块输出误差问题,通过设计一种控制电压闭环缓变调节方法,防止因野点存在而烧毁舵机和推进器,同时减小方差,提高稳定性;通过试验法研究了矢量角度对水下机器人控制性能的影响规律。结果表明：矢量角度小于45°时,艏向定值跟踪实验中,响应速度较快,超调量较大,稳态误差较高,平均功耗较低;同频率艏向动态跟踪实验中,平均误差较高,平均功耗较低;变频率艏向动态跟踪实验中,平均功耗较低;深度定值跟踪实验中,响应速度较慢,超调量较小,稳态误差较低,平均功耗较高,同频率深度动态跟踪实验中,平均误差较低,平均功耗较高;变频率深度动态跟踪实验中,平均功耗较高。矢量角度大于55°时,各项控制性能指标与矢量角度小于45°时相反。可见矢量角度为45~55°时,为控制性能过渡区间。     

舵的自适应时间最优控制设计

自动舵是船舶的必需设备,目前广泛使用的自适应舵大都以减小由操舵和偏航所产生的附加阻力为性能指标.作者提出一种以"时间最短"为性能指标的自适应舵设计方案,当船舶出现航向偏差时,该控制器控制舵叶使船舶在最短的时间内过渡到指定的航向.     

微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制

为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函数,并推导出基于最小扰动的网络学习方法补偿敏感性.与Gauss型模糊神经网络(FNN)进行比较并以"微龙"号水下航行器为研究对象进行了试验研究.结果表明,采用广义SFNN控制,在没有损失整体控制品质和稳定性的情况下,控制系统响应速度大幅度提高,反应能力增强,从而满足微小型水下航行器的实时控制要求.     

具有通信约束的分布式水下航行器群编队控制

提出了具有通信约束的分布式水下航行器群编队控制算法.证明了在水下航行器群构成的动态网络拓扑为连接图的情况下,当航行器间的通信时延小于某个确定的上界时,该编队控制算法将以分布的方式使得群内所有航行器的速度和编队队形分别全局渐近地收敛至期望速度和期望队形.该算法的分布式本质使得水下航行器问的通信负担明显减轻,数值仿真结果验证了控制算法的有效性.     

多拉格朗日航行体编队在量化及噪声下的集结

研究了多拉格朗日航行体编队的集结问题,提出一种与模型相关的右边不连续控制算法,该算法允许航行体之间交互的信息为数字信号,并容许噪声的存在.基于均匀和对数量化器,运用图论、矩阵理论以及微分包含理论,证明控制器的稳定性.研究结果表明:多航行体可以在具有量化和噪声影响的无向通信图下,达到有误差界的集结.通过三自由度(3-DOF)的无人水下航行器(UUV)进行了数值仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于ADRC参数优化的拖曳式水下航行器定深控制分析

拖曳式水下航行器(Towed Underwater Vehicle,TUV)深度控制存在两个主要问题:一是系统非线性很强,建模分析困难,二是由于受到牵引力和外界环境的干扰,深度难以实现精准控制.对于问题一,提出在一定假设条件下,先建立系统运动的非线性精确模型,然后进行适当的简化、求解的方案来解决.对于问题二,采用基于遗传算法优化的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)替代PID控制器,并利用遗传算法优化其参数选择,通过控制航行器翼角以提高航行器深度的控制精度;最后,对系统在变速、定深等不同工况下进行仿真模拟实验.实验结果表明,拖缆模型简化求解以及控制策略均有效可行.改进后的自抗扰控制器与PID控制器相比,控制精度更高,并且操作频率较低,提高了系统的控制品质.