自主式水下机器人运动稳定性控制方法

针对自主式水下机器人稳定性控制问题进行了研究.首先对水下机器人的总体结构及其在水中的运动特性进行了分析,建立水下机器人系统的动力学模型;然后建立了直线、方向和位置的运动稳定性分析方法,确定了纵向稳定性和侧向稳定性准则,提出了基于特征值的稳定性要求;最后设计了无源自适应控制器,针对水下机器人在水中悬停和运动时易受海流影响的问题,建立了自适应补偿方法,进而确定了输入的不确定性补偿方法.对自主式水下机器人进行多方向的运动稳定性控制试验,通过试验修正稳定性控制参数,验证了设计的水下机器人运动稳定控制器的有效性和可靠性.     

控制动作下带缆遥控水下机器人的水动力特性

首先利用模糊神经网络算法构建了基于完整的带缆遥控水下机器人水动力数学模型的控制器,对水下机器人多自由度上的轨迹和姿态进行控制;然后,针对传统螺旋桨推进力分析方法中的缺陷,引入神经网络相关理论并结合计算流体方法对推进力和转速之间的相互关系进行辨识和换算;在此基础上构建了一个完整的、包括模糊神经控制器、机器人水动力数学模型以及推进力和转速换算模块的带缆遥控水下机器人控制系统;最后,在考虑系统各部分间相互影响的前提下进行了水动力特性的整体分析和计算.数值计算结果表明,所建立的控制系统可以对带缆遥控水下机器人进行有效的轨迹和姿态控制,文中方法可以从整体的角度分析一定控制动作下水下机器人的水动力响应.     

喷涂机器人关节的PID自适应模型

针对喷涂机器人各关节传递函数的时变性,建立了一种比例积分微分(PID)控制器参数自整定模型.首先,对喷涂机器人进行动力学分析,应用数值法简化关节动力学方程,建立各关节的传递函数;在此基础上,通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数,并应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的数学模型;最终利用该模型设计了下一时刻关节的PID控制器,并进行了仿真试验.结果表明,基于该模型设计的PID控制器响应速度快,机器人的位置精度小于±0.1mm,基本可满足喷涂作业要求.     

仿生水下机器人的增强学习姿态镇定

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性.     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

新型观察级ROV建模与俯仰角控制研究

由于水下环境的复杂性,遥控式水下机器人的运动控制十分困难。该课题在一种新型有缆水下机器人外型设计的基础上,通过建立模型,分析运动方程,受力分析,从而建立控制模型。运用一种双闭环PID的控制算法,得到更优的控制效果。最后进行Matlab/Simulink仿真,结果与传统PID控制进行比对,可以得出结论,双闭环PID控制器具有更快的响应,更好的控制效果。     

基于线性组合函数的移动机器人步态PID控制方法

移动机器人移动过程中，受步态角、线速度等因素的影响，造成控制后机器人功率消耗较高。为此，提出基于线性组合函数的移动机器人步态PID控制方法。构建移动机器人运动学模型和机器人位移后主从机器人之间的追随误差模型，确定移动机器人运动过程中的角速度、线速度。基于线性组合函数设计移动机器人步态PID控制器，通过该控制器控制机器人的追随误差偏差和角、线速度等因素并输出控制结果，实现移动机器人步态PID控制。实验结果表明，所提方法在0°, 15°和25°仰角时分别需要5次、2次和1次即可最大限度降低误差；移动机器人步态PID控制后，选取的路线最近，可以准确避开不同类型的路障，控制后机器人最高消耗功率为20 W。     

基于参数自整定P ID的水下滑翔机航向控制方法

水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例积分微分（proportional-integral-derivative,PID）为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动,PID控制器参数需要反复设定和调整,很难达到快速准确的控制效果。针对该问题,提出了一种基于径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络的参数自整定PID航向控制方法。首先建立水下滑翔机水平面内运动模型,然后构建了RBF神经网络结构,并通过梯度下降法给出了神经网络参数以及PID参数的迭代公式。仿真结果表明,该方法相较于常规PID控制方法能在较短的时间内收敛,控制系统精度较高,同时控制器参数能够快速自整定。为今后的水下滑翔机航向控制器提供了设计参考。     

基于模糊自适应PID控制器的多轴车辆转向控制系统设计及仿真

 通过对多轴转向车辆数学模型进行简化,获得某型号五轴全路面起重机的二自由度操纵动力学模型,并基于零质心侧偏角控制策略推导出各后轮转角与前轮转角及车速的函数关系.在对比例阀和转向执行机构(液压缸)进行简化的基础上,在Matlab/Simulink中建立了转向系统完整的数学模型.为克服传统PID控制器的缺点,基于Matlab模糊逻辑控制模块建立了转向系统模糊自适应PID控制器,对PID控制器各个控制参数进行在线整定,以此获得较高的控制精度.以25km/h速度下稳态回转试验对该控制器进行仿真验证.经过仿真分析后发现,该模糊控制器取得很好的效果,系统响应迅速,跟随性好,完全能满足控制需要.     

冗余驱动并联机器人多目标控制方法

冗余驱动并联机器人的关节自由度增加了运动的灵活性，但也增加了碰撞的风险.在多目标控制中，需要对其进行有效的避障控制，以保证机器人在执行任务时的安全性和稳定性.针对这一问题，提出冗余驱动并联机器人多目标控制方法设计.利用拉格朗日法对机器人运动特性展开分析，构建机器人运动方程；在径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的基础上，采用自适应方法建立滑模控制器，并基于李亚普诺夫稳定性对滑模控制器展开修正，提高控制器的稳定性；应用连通性屏障控制和避障屏障控制策略，实现机器人的运动控制.实验结果表明，本文方法能够实现精准避障，且控制误差小、效率高、效果稳定.     

基于动态事件触发策略的多AUV一致控制

针对多个自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles,AUVs）编队问题,为了减少多AUV频繁通信造成的能量消耗,提出一种基于分布式动态事件触发的领导者-跟随者一致控制算法. 设计一个包含广义位置和载体速度的辅助变量简化AUV模型. 同时基于滑模变结构控制、一致性理论及动态事件触发策略,...     

海流作用下全驱动自主式水下航行器环境最优动力定位控制

针对海流作用下的全驱动自主式水下航行器(AUV)的动力定位控制,提出了一种新的环境最优动力定位控制策略.通过位置、姿态控制,使得水下航行器的头部“顶住”海流,并和目标点保持一定距离,此时海流的扰动力由轴向主推进器承担,减少了辅助推进器的工作量,同时降低能源消耗.考虑到海流作为系统模型中的非匹配不确定性,基于神经网络自适应反演法设计了动力定位控制器.通过计算机仿真,验证了控制算法的有效性以及鲁棒性.     

双足机器人的滑模控制

作者利用牛顿 欧拉法建立了12自由度双足机器人的动力学模型,并建立了双足机器人的滑模控制模型·采用比较简单的李亚普诺夫函数对滑模控制的稳定性进行了分析,并利用滑模控制方法对双足机器人的12个关节自由度进行了加速度补偿控制·通过在各关节自由度上加入给定范围的随机误差来代替双足机器人结构参数、转动惯量及摩擦力等因素对各关节自由度运动所造成的误差·仿真实验结果显示双足机器人的各关节自由度的角位移和角速度的误差都比较小,达到了预期的控制效果·仿真实验结果也证实滑模控制方法能够用于12自由度双足机器人的轨迹跟踪控制·     

热交换系统二自由度PID 控制

为解决热交换系统的温度控制问题, 采用二自由度PID(Proportional-Integral-Derivative)控制算法设计了温度控制器。该控制器的PID 参数通过Ziegler-Nichols 振荡法整定, 二自由度化控制器参数根据经验规则进行调整。利用所设计的二自由度PID 控制器和传统的PID 控制器进行了多项仿真实验, 包括目标跟踪、抗扰、鲁棒性和标称模型控制等。实验结果表明, 二自由度PID 控制器的目标跟踪速度优于传统PID, 具有良好的鲁棒性, 对标称模型的控制具有更小的上升时间和反冲。     

水下自航器的时变运动模型

为开发研制大航程、变速度的水下自航器 ,实现更精确的控制和导引 ,需建立水下自航器的时变运动模型。利用刚体分析动力学和理论流体力学的基本理论 ,研究水下自航器因燃料的消耗而引起的质量变化、质心位置和转动惯量的变化 ,导出描述其变化规律的方程 ;研究因推力变化而引起速度的改变 ,导出推力变化方程。在此基础上 ,推导出水下自航器空间运动方程组 ,并将数学模型表达成简明的矩阵形式 ,为研究变质量、变速度水下自航器的运动性能和设计控制及导引律提供基础     

基于模型分解的车辆侧倾控制器设计

八自由度车辆模型所包含的控制量较多, 对其直接分析控制有一定的难度, 为此, 提出一种模型分解方法。将原有整车模型分解成3 部分, 使每部分模型包含的控制量较整车模型明显减少, 便于对每部分单独设计控制器。同时对分解后模型的车辆侧倾角及其速度部分, 使用线性二次型最优控制方法, 设计状态最优控制器实现车辆稳定性控制。计算结果表明, 该控制器具有较好的控制效果, 既降低了分解后模型的分析难度又保证了车体控制的精度。     

AUV同时定位与跟踪算法研究

为了提高自治水下航行器的水下适应能力,对比目标跟踪与协同导航的概念,并仿照同时定位与制图方法,提出了基于EKF-SLAM框架和FastSLAM框架的自治水下航行器同时定位与跟踪算法.根据装备在携带低精度自定位传感器AUV上的声纳传感器持续探测非合作目标并估计目标航迹的同时,利用探测到的AUV与目标间的相对信息修正其自身航位推算带来的累积估计误差,从而提高AUV的自定位精度,AUV的定位和目标的状态估计同时进行,且要满足一定的精度.仿真比较了所提出的两种算法的精度,并验证了算法的有效性和一致性.     

同优先级的多水下机器人避碰控制

根据智能水下机器人(AUV)水下通讯相对困难的特点，在改进势力场法避障的基础上，实现了单机器人的避碰控制，在机器人群体间隐式通讯条件下，应用危险阈值和智能传感器的方法，成功地解决了优先级相同的多水下机器人编队航行过程中的避碰避障问题，并在仿真环境下验证了算法的有效性。     

水下机器人执行器的高斯粒子滤波故障诊断方法

针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检测故障,采用滑动窗口法估计故障的幅值;进行仿真实验并与真实海洋实验数据测试验证.结果表明,该方法能够快速检测故障,且故障幅值的估计精度较高.     

多AUV水下协作搜索研究现状与展望

随着各国对海洋研究的不断深入，海上作业越来越频繁，作为探索海洋的重要工具，自治水下机器人（autonomous underwater vehicle，AUV）在海事搜索方面的发展也越来越受到关注。多AUV协作搜索控制作为多AUV研究的主要方向之一，在促进海洋科学与工程技术进步、海洋资源探测与开发、国家海防安全与海洋战略实施等方面有着十分重要的意义。首先，综述了近些年来多AUV协作搜索控制的国内外研究现状；然后，从AUV自身和环境的外界约束，以及海洋探测等方面，分析了多AUV水下协作搜索控制研究所面临的技术难点和存在的问题；最后，通过分析当前多AUV协作搜索控制的进展和实际需要，对多AUV协作搜索系统的发展趋势进行了探讨。