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.     

基于CKF-SLAM改进的无人水下航行器动态目标跟踪算法研究

针对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在动态目标跟踪(object tracking, OT)的应用中,存在算法实时性不高、计算复杂以及对动态目标物跟踪精度较低的问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波SLAM的无人水下航行器(unmanned underwater Vehicle, UUV)目标跟踪算法(SRCKF-SLAM-OT).该算法将CKF-SLAM-OT中复杂的计算部分,利用3阶容积准则选取一组相同权值的容积点来近似计算,再利用数值积分法计算非线性方程模型的后验状态估计平均值和方差,并对协方差矩阵的平方根因子进行更新.仿真结果表明：SRCKF-SLAM-OT算法简化了计算量和改善了数值精度,提高了UUV在未知水下环境中自身定位的精度和动态目标物跟踪的能力.     

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.     

基于LESO无人水下航行器鲁棒动态面悬停控制

针对时变未知环境干扰及模型不确定下的全驱动型无人水下航行器(UUV)的悬停控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的鲁棒动态面控制算法.首先,根据系统模型设计LESO在线估计时变环境力与模型不确定性引起的复杂干扰;然后,基于标称模型和LESO估计的UUV状态,采用反步法设计控制器,并引入动态面控制技术得到平滑的虚拟控制律导数,同时在控制律中引入自适应鲁棒项来补偿级联控制系统的不确定性;最后,证明了UUV闭环级联控制系统的所有误差信号一致最终有界.通过对一艘全驱动型UUV的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

遥操作无人水下航行器图像数据传输设计

分析了遥操作无人水下航行器数据通信结构。针对图像数据长时间占据以太网,致使航行器控制系统其它重要数据无法得以及时传输的问题,提出一种图像数据传输方法。根据不同数据的重要性、数据量等特点,设计了基于TCP/IP的应用层协议和不同网络协议的数据传输软件。通过图像数据分割传输,保证控制数据传输的实时性,提高数据传输的可靠性。     

水下无人航行器精确导航滤波算法研究

根据UUV长时间在水下航行的特点设计了一种组合导航系统,给出了系统的结构和滤波算法．理论分析及计算机仿真结果均表明,应用该组合导航系统可大大提高潜器的导航定位精度和隐蔽性。     

基于轨迹线性化控制方法的全驱动自主式水下航行器轨迹跟踪控制

基于轨迹线性化控制(Trajectory Linearization Control,TLC)方法研究了全驱动自主式水下航行器（AUV）的轨迹跟踪控制.利用微分方程奇异摄动理论中的时标分离思想,将全驱动AUV的轨迹跟踪控制系统分成快、慢回路,分别基于轨迹线性化思想设计出快、慢回路控制器;利用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统进行了稳定性分析,通过AUV爬升转弯过程的仿真验证了该控制方法的有效性.     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

自主水下航行器事件触发自适应神经渐近深度跟踪控制

针对自主水下航行器(AUVs)在未知模型动力学和环境干扰作用下的高精度深度跟踪控制问题,设计一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制器。采用径向基神经网络(RBF NNs)逼近模型中的非线性不确定项,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误差的渐近收敛;采用最小学习参数(MLPs)技术压缩神经网络权重,构造单参数自适应律;在控制器至执行器通道上应用事件触发机制,构造变量式事件触发条件,避免“Zeno”现象;应用径向基函数的不等式关系,解决“代数环”问题;采用Laypunov直接法和Barbalat引理对闭环系统的稳定性进行分析,证明跟踪误差的渐近收敛。仿真试验验证本文控制策略可实现高精度深度跟踪。     

海底定点停驻无人水下航行器流体动力特性分析

在介绍海底定点停驻无人水下航行器（UUV）概念及工作过程的基础上,为了研究UUV上浮及下潜时大攻角下的流体动力特性以及辅推和支撑机构对流体动力特性的影响,采用计算流体力学（CFD）的方法,用Ansys ICEM对无辅推无支撑机构UUV、只有支撑机构的UUV、有辅推有支撑机构3种航行器外围流场进行结构化的网格划分,并利用软件CFX对3种模型的攻角从-90°变化到90°时93种工况下的流场进行了数值模拟,得到了各工况下航行器的阻力、升力及俯仰力矩数值.最后,对计算结果进行了汇总及分析,得到了3种UUV的阻力系数、升力系数及俯仰力矩系数随攻角的变化曲线,并分析了UUV的阻力、升力、俯仰力矩特性以及辅推、支撑机构对航行器的流体动力特性的影响.     

高空远程滑翔无人水下航行器气动参数估算

为了研究高空远程滑翔无人水下航行器（UUV）气动参数特性,根据飞机气动参数估算的方法,通过类比方式在小迎角、小侧滑角和尾翼偏转不大的情况下对高空远程滑翔UUV的纵向、横向气动参数和操纵导数进行计算.结合风洞试验结果进行对比分析,结果证明：计算和试验结果显示了良好的一致性,通过2种方式获得的气动特性均满足航行器的低阻特性和静稳定性要求,说明借鉴飞机参数的估算方法是可行的,为进一步对航行器的弹道设计、载荷计算、控制参数的选择和完善设计提供有力依据.
     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

欠驱动水下航行器编队协同控制

针对复杂海况中欠驱动无人水下航行器（UUV）的水平面上编队问题,结合路径跟踪控制和一致性算法构建编队运动控制策略.将编队任务分为两步:1）对于每个UUV个体设计路径跟踪控制器,完成对各自期望路径的跟踪;2）对于多个UUV之间设计一致性协同算法,完成UUV编队的协同运动;编队控制器设计考虑了外界海流干扰及UUV模型参数不确定性等因素.针对海流干扰设计干扰观测器,利用自适应技术对参数不确定性进行在线估计,最后通过仿真验证了所设计编队控制策略的有效性.     

鱼雷形水下机器人非线性航迹跟踪控制 

研究了欠驱动自主式水下机器人路径跟踪问题.在Serret Frenet移动坐标系下,基于虚拟目标机器人建立了路径跟踪误差动力学方程.在此基础上,结合水下机器人动力学方程,设计了基于Lyapunov稳定性理论和反步法技术的控制器.仿真结果表明,提出的非线性反馈控制律能够保证路径跟踪误差快速收敛到零,使机器人沿着参考路径航行.     

基于神经网络的欠驱动水下机器人地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种自适应神经网络控制器.采用径向基神经网络估计时变水动力阻尼引起的AUV模型不确定部分和外界海流干扰,设计自适应学习律来实现神经网络权值的最优估计.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了跟踪控制系统的稳定性,设计的控制器可以使闭环误差系统渐近稳定且系统状态有界.仿真实验中选择实际测量得到的期望随机真实地形进行跟踪实验,并且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差.结果表明,该控制方法可以有效地降低模型非线性和不确定性引起的扰动,具有较高的跟踪精度,满足实际工程需求.     

水下无人航行器机械手系统动力学建模与协调运动轨迹优化

针对水下无人航行器和机械手系统,研究了动力学建模与协调运动的轨迹优化技术.基于水下无人航行器和机械手系统的运动学模型,使用Newton-Eulerian方法反向递推得到系统的动力学模型,系统分析了恢复力矩和耦合作用力,并以动力学模型为基础,通过对偶原理结合遗传算法建立了水下无人航行器和机械手系统协调运动的轨迹优化算法.仿真结果表明,在没有协调运动轨迹优化和航行器姿态控制的情况下,手臂的俯仰和摆动对航行器产生比较大的影响,所建立的协调运动轨迹优化算法通过航行器和机械手协调运动较大地减小了作业过程中恢复力矩对航行器的作用,使得航行器具有更多的控制力保持作业中的姿态并应付外界扰动,通过和微粒群算法的比较证明了该算法的优越性.     

分布式控制框架实现水下航行器群协调控制

提出一种两层分布式控制框架来实现水下航行器群体的协调控制目标.这种框架在结构上分为一致协调器网络层和本地控制层.上层的协调器网络通过群体的非线性一致算法使得各航行器的输入参考值渐近达成一致.本地控制层通过线性二次型高斯回路传输恢复(LQG/LTR)控制器实现对参考输入的快速跟踪.证明了非线性一致算法的收敛性并定量地分析了群体拓扑和一致算法参数等因素对收敛速度的影响.仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

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。