基于 Matlab的水下航行器航向自抗扰控制方法研究*

水下航行器航行环境日趋复杂、传统的P ID控制日渐无法满足复杂的任务需求,为此论文采用自抗扰控制算法设计水下航行器航向态控制器,以达到替换老旧的P ID控制的目的。仿真结果表明,自抗扰控制器操舵平滑,控制速度快,鲁棒性和环境适应能力更好,完全能胜任水下航行器控制的要求。     

基于对线控位策略的UUV回收运动控制研究

研究了水下坞舱回收UUV (Unmanned Underwater Vehicle) 过程中的运动控制问题,详细介绍了坞舱搭载回收UUV的原理,建立了UUV回收中的数学模型。提出了一种基于对线控位策略的回收方法,通过一个双参考点的定位控制来实现UUV的回收。设计了UUV回收的位置和姿态的灰色预测PID控制器,以减小UUV回收控制中的超调量和调整时间。仿真验证结果表明了对线控位策略对于坞舱回收UUV是可行的,所设计的灰色预测PID控制器可以实现UUV回收的精确控制。     

腹部作业型水下机器人控制系统研制

[目的]针对无人水下机器人(UUV)的回收任务要求,研制开发一台新式腹部作业型水下遥控机器人(ROV)。腹部作业型ROV不同于一般依赖机械手作业的传统ROV,其通过腹部作业机构完成与UUV的水下对接及回收。[方法]介绍腹部作业型ROV的系统组成及原理,提出一种以一体化工业加固计算机为水面监控单元,PC104嵌入式工业控制计算机为水下主控单元,各驱动板为驱动单元的控制系统架构。同时建立腹部作业型ROV的动力学模型,并设计水平面定向控制的H∞鲁棒控制器。[结果]单项试验、系统联调及水池试验表明,腹部作业型ROV控制系统具有良好的实时性和可靠性,能够满足UUV回收任务的要求。[结论]该架构和算法对于其他移动机器人、无人机、仿生机器人的控制系统开发均具有参考意义。     

基于自抗扰控制器的船舶电动舵机控制系统设计

针对经典PID控制无法满足船舶电动舵机系统指标要求的问题,设计一种基于自抗扰控制器的控制算法。分析了船舶电动舵机的数学模型。针对舵机控制对象设计二阶自抗扰控制器,建立基于自抗扰控制器的舵机控制系统。利用Matlab对舵机带负载工作进行仿真,对文中所提出自抗扰舵机控制器与经典PID舵机控制器进行对比分析。结果表明,文中所提出的自抗扰船舶电动舵机控制器能够满足舵机在负载大范围变化以及存在外界干扰时所需的响应速度,并有效改善动静态特性,抗干扰能力强,鲁棒性好,控制效果优于经典PID舵机控制器。     

UUV集群协同探测与数据融合技术研究

简述无人水下航行器(UUV)集群协同探测的原理和特点,介绍国外UUV集群协同探测技术的发展和应用现状。设计1种基于主从网络结构的UUV协同探测方案,分析3种编队队形的探测性能,讨论了探测、导航、通信一体化数据融合的方法。     

基于改进的视线导引算法与自抗扰航向控制器的无人艇航迹控制

[目的]无人艇(USV)在复杂环境情况下会出现偏离目标航线的情况,为提高水面无人艇的抗干扰能力及实际航行的稳定性,实现对航迹的准确控制,提出一种改进的无人艇航迹控制方法。[方法]根据导航信号受环境影响的情况,对GPS信号有效和无效2种情况下的航迹控制分别进行分析,在自主可控平台上设计并实现了基于模糊控制可变船长比的视线导引算法(LOS)和自抗扰航向控制器(ADRC)相结合的航迹控制方法,并开展了双桨双舵无人艇湖上试验。[结果]仿真结果表明:该方法可满足航迹控制的要求,转弯后航向能够快速保持稳定,无频繁摆舵现象,且该方法能够完成真实环境下的航迹控制,航迹贴线误差均值约为0.1 m,方差约为0.03。[结论]湖上试验结果验证了该算法在实际工程应用中的可行性和有效性。     

基于UUV的水下目标非声探测技术研究综述

无人水下航行器(UUV)是一种无人驾驶,通过遥控或自动控制在水下航行的航行体,具有自主性、低风险性、隐蔽性、可部署性和环境适应性的特点,具有重要的军事价值。UUV以潜艇或水面舰为支援平台能够长时间在水下自主远程航行,并且可作为多种传感器的搭载平台,可应用于探扫雷、海洋监视侦察、潜艇探测、水下障碍物搜索定位以及通信导航等多个领域。随着以水下电场传感器、磁场传感器为代表的非声探测传感器技术和信息处理技术的发展,利用UUV平台搭载电磁传感器对水下目标进行探测、定位和识别已经受到国内外高度重视,具有广泛的应用前景。本文将首先对国内外典型UUV进行介绍,在此基础上阐述UUV水下电磁探测的基本原理,介绍UUV水下电磁探测的国内外发展趋势,最后对UUV水下电磁探测应用前景进行展望和分析。     

非规则波动下直线航迹自抗扰控制数学模型设计

非规则波动,船舶直线航迹经常出现偏差,影响了船舶航行的稳定性和安全性。为此,针对传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法控制效果差的问题,设计一种非规则波动下直线航迹自抗扰控制数学模型。该模型分为3部分:首先进行跟踪微分器设计,消除干扰因素的影响,然后利用扩张状态观测器,估计船舶运行状态,最后利用状态误差反馈,计算船舶运行误差,以此实现自抗扰控制。结果表明,与传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法相比,利用设计的数学模型进行非规则波动下直线航迹自抗扰控制,得到的直线航迹与预期航迹之间的拟合优度更大,更接近1,由此说明自抗扰控制数学模型更能有效规范船舶直线航迹,保证了船舶航行的稳定性和安全性。     

UUV航迹跟踪的双闭环Terminal滑模控制

针对模型参数不确定及存在外界海流扰动情况下全驱型无人水下航行器(UUV)的航迹跟踪问题,提出了一种双闭环Terminal滑模控制方法。首先,为了防止UUV位置和姿态跟踪控制出现超调量过大的问题,在外环中引入位置和姿态负反馈,设计了UUV的参考速度作为镇定UUV位置和姿态跟踪误差的虚拟控制律。然后,在内环中将虚拟控制律作为跟踪目标。考虑到传统滑模控制会出现"抖振"现象,采用Terminal滑模控制方法,在消除"抖振"的同时,使滑模面上的速度跟踪误差在有限时间内收敛到稳态。最后,运用Lyapunov稳定性理论证明了该双闭环Terminal滑模控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能够实现UUV对空间航迹的精确跟踪。     

多变量解耦控制在潜操系统中的仿真研究

针对潜艇的水下垂直面运动,提出了一种多变量解耦自抗扰控制器的研究方案,通过仿真验证了其控制效果;在分析自抗扰控制器在低噪声控制方面存在的不足和缺陷的基础上,给出了一种独立通道控制器的设计方案,根据仿真结果,证明了方案的有效性。     

海上无人系统集群发展现状及关键技术研究进展

海上无人系统集群作战正在从概念走向实装应用.着眼于海上无人系统集群作战任务的需要,总结无人机集群、水面无人艇集群、无人水下机器人集群和跨域无人系统集群的国内外发展现状,分析海上无人系统集群协同作战所需的关键技术,包括通信自组网、协同态势感知、任务分配、航迹规划、集群编队控制和虚拟测试等.系统性归纳海上无人系统集群所需各...     

多约束条件下无人艇和无人机集群协同航迹规划

[目的]为实现海上无人集群在执行任务过程中的安全航行和通信保持,开展无人艇(USV)和无人机(UAV)集群协同航迹规划问题的研究.[方法]采用禁入和禁出地理围栏进行场景建模,将规避威胁和障碍问题转化为地理围栏约束.针对平台之间的碰撞冲突和通信连接问题,提出基于时序检测的碰撞冲突和通信保持约束判断准则.以集群平均航行时间...     

军用UUV使命任务和装备性能分析

无人潜航器(UUV)作为一种独具特色的水下作战力量,正在成为一种新型作战平台,受到各国海军的关注。综述军用UUV的基本概念、作战使命、装备性能及其发展趋势。介绍世界各国海军的战略需求、UUV的级别、任务及其优先级和能力需求。     

基于编队协同的UUV时敏打击效能研究

UUV(Unmanned Undersea Vehicle)作为一支独具特色的水下作战力量,正在成为一种新型作战平台,受到美国等世界各国海军的关注.针对UUV的具体使命任务,以"时敏打击"为目标,研究了UUV时敏打击的概念、方式、特点以及衡量UUV时敏打击效果的主要效能指标.重点围绕基于UUV编队协同这一核心内容,分析了编队协同对提高UUV时敏打击效能的重要作用.     

水下无人搜探系统装备使用模式分析

本文从搭载平台、使用水下无人航行器数量、水下无人航行器与母船相对距离、水下无人航行器搜索和探测目标的行动方式、使用人员对水下无人航行器干预程度等几个方面,并结合任务类型和性质,分析提出水下无人搜探系统装备使用模式。     

UUV编队协同探测行动中的网络易损性问题

文章研究了UUV编队在执行协同探测任务时的网络易损性问题。描述了UUV编队网络模型,引入了基于节点介数的多尺度易损性评估法,提出一种评估UUV编队在执行协同探测任务时的网络易损性的方法,给出了相关的分析步骤,并举例进行说明。     

无人机任务规划方法研究

进行无人机任务规划是为了更好地实现无人机作战效能，总体来说，无人机任务规划主要是找出一条最优飞行航线，最大限度地发挥无人机的作用。通过分析任务规划的基本流程，提出基于地形分析的航线规划算法，并且结合任务特点，进行航线规划方法研究，着重考虑了地图的选用，地图信息的标绘和航线调整的时机与方法，丰富了任务规划的内容，提高了任务规划的实践指导性。     

临时路径发生器学引的UUV跟踪控制(英文)

A path following control algorithm for an unmanned underwater vehicle(UUV) using temporary path generation guidance was proposed in this paper.Owing to different initial states of the vehicle,such as position and orientation,the path following control in the horizontal plane may yield a poor performance.To deal with the negative effect induced by initial states,a temporary path generation was presented based on the relationship between the original reference path and the vehicle’s initial states.With different relative positions between the vehicle and reference path,including out of straight lines,as well as inside and outside a circle,the related temporary paths guiding the vehicle to the reference path were able to be generated in real time.The vehicle was guided to steer along the temporary path until it reached the tangent point at the reference path,where the controller was designed using the input-output feedback linearization method.Simulation results demonstrated that the proposed algorithm is effective under the three different situations mentioned above.     

AUV任务规划技术的研究

任务规划技术是水下机器人使命任务能否完成的关键，介绍了项目所研制的水下机器人体系结构、远程作业任务规划、路径规划的方法，给出试验结果验证了路径规划算法的有效性。