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相似文献
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1.
潜器水下悬停是指潜器在水下无航速时深度的保持和变动.这是一个非线性过程,随潜器状态及航行环境的不同而有很大变化.传统的控制方法缺乏自适应能力从而影响了控制效果.通过对潜器水下悬停运动的基本特征、实现条件及造成悬停深度不稳定等因素进行分析,建立潜器悬停运动数学模型及干扰力计算模型.并运用PID控制技术对潜器水下悬停运动的控制进行仿真研究,为潜器实现悬停提供技术支持和保障.  相似文献   

2.
水下潜器是一种非常重要的海洋开发装置,具有强耦合、非线性等特点。主要讨论水下无人潜器的自主定深和定位控制技术。文中根据潜器的6自由度运动方程,在充分考虑了水动力因素的基础上,使用Quasi-Lagrange方程建立潜器的数学模型,并将其分解为一系列相互关联的子系统。采用滑模控制方法用于潜器的定深控制,并对其他方向运动进行定位控制。滑模因控制算法简单、鲁棒性好、可靠性高,并且不需要系统整体模型,被广泛应用于运动控制和非线性系统的控制中。通过计算机仿真,验证了该控制算法对水下潜器的运动控制效果良好、准确。  相似文献   

3.
基于模糊控制的潜器悬停系统   总被引:2,自引:2,他引:0  
潜器水下悬停是一个非线性过程,随潜器状态及航行环境的不同而有很大变化。简要论述了潜器水下悬停的概念及对潜器的意义,研究分析了潜器水下悬停运动的数学模型及干扰力数学模型,将模糊控制技术引入潜器水下悬停控制过程中,通过仿真与传统的控制方式比较证明模糊控制具有的控制优势。  相似文献   

4.
潜器的位置控制性能对深海采矿取样过程有很大影响.本文针对小型潜器位置控制的需要,研究其动态模型参数辨识方法.以机械能守恒定理为基础,讨论了机械能增量在正交坐标下的分配量与外力作功的能量转换关系.利用这一关系与最小二乘法,以潜器纵向运动动态灰箱模型参数估计为例,建立了基于能量转换的潜器模型参数估计方程,并开展了实验研究.将海洋水下工程手册经验公式的计算结果与实验结果对比,验证了本方法的有效性.本方法物理意义明显,适用于作机械运动的线性与非线性系统辨识.  相似文献   

5.
基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器   总被引:4,自引:0,他引:4  
在研究模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)的基础上,本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制(GA-FCMAC)算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。  相似文献   

6.
微小型潜器空间运动建模与仿真(英文)   总被引:3,自引:1,他引:2  
对自主式潜器空间运动进行精确建模和仿真对研究其操纵和控制特性有重要意义,本文以开发的"MAUV-Ⅱ"微小型潜器为对象,基于动量定理和动量矩定理建立了潜器空间运动的非线性数学模型,将潜器受力分解为各个模块并表达为矩阵形式.在运动非线性数学模型的基础上,结合虚拟现实技术建立了运动仿真系统,针对所研究潜器的特点,采用S面控制方法对此"MAUV-Ⅱ"水下运动的艏向控制和深度控制进行了仿真研究,同时进行了基于目标规划的长距离航行仿真试验.仿真结果反映了潜器具有较好的空间操纵性能,也验证了控制软件的可行性和可靠性.  相似文献   

7.
史战新 《造船技术》2014,(1):17-20,46
潜器稳性校核的基础是准确确定潜器的吃水线及浮心、重心位置.本文基于船舶稳性计算理论,结合潜器PRO/E三维模型,探索一种利用行为建模技术计算潜器稳性的方法.与传统计算方法相比,行为建模自动迭代计算方法的效率与准确性均有所提高,也为船舶其他CAD三维软件稳性计算提供参考.  相似文献   

8.
[目的]为了解决大多数船舶编队控制算法控制周期长和时效性差的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的有限时间控制策略。[方法]采用一种非线性终端滑模算法,通过对控制律分区域设计,克服传统终端滑模存在的奇异性问题;将非线性终端滑模与图论结合,实现有限时间的船舶编队控制;利用扩张状态观测器观测并补偿船舶模型中的不确定性及外界的干扰,以保证船舶编队控制的精确性;运用Lyapunov理论验证船舶编队控制律的稳定性。[结果]仿真结果表明,采用所提控制策略使整个编队系统误差在5 s左右趋近于0,从而实现了稳定。[结论]该控制策略能有效控制船舶编队,且控制速度快、时效性好。  相似文献   

9.
本文综述了潜器在近水面航行时运动控制的研究现状。通过搜集和分析国内外的相关文献,主要从航行环境(如波浪、水面等)及操纵控制方式、控制策略等方面对航行体的数学建模与仿真方法进行介绍和评述,最后指出了潜器近水面航行操纵控制的研究方向。  相似文献   

10.
为了解决船舶模型存在任意不确定性的船舶动力定位问题,基于有限时间Lyapunov理论提出了一种非奇异快速终端滑模控制策略,提高了系统收敛速度及抗干扰能力。针对模型不确定性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性函数逼近技术进行补偿控制,引入“最小参数”技术,将在线学习参数减少到一个,解决了“维数灾难”问题。最后的仿真对比结果验证了提出的控制策略的优越性。  相似文献   

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