基于Matlab的AUV近水面运动模型的建立与仿真

该文运用矢量方法对自主式水下航行器(AUV)近水面的六自由度运动方程进行了推导，得到了一个适于在Matlab环境中仿真的高度矢量化的空间运动模型，并用在Matlab的仿真工具箱Simulink中建立的AUV近水面的六自由度运动仿真模块对AUV的近水面运动进行了仿真，在此基础上分析了波浪力对AUV的影响。该模型的建立和仿真为AUV近水面的稳定性分析和控制系统的设计提供了便利的工具。     

10 896 m!"悟空号"再创潜深纪录

10 896 m!哈工程科研团队研发的"悟空号"全海深AUV,于当地时间11月6日15时47分,在马里亚纳海沟"挑战者"深渊完成万米挑战最后一潜,再次刷新下潜深度纪录. 10月至11月,作为科技部国家重点研发计划项目牵头单位,哈工程"全海深无人潜水器AUV关键技术研究"项目团队携"悟空号"全海深AUV,继年初创造了7 709 m的亚洲深潜纪录后,再战马里亚纳海沟,完成4次超万米深度下潜——10 009 m、10 888 m、10 872 m和10 896 m,超过国外无人无缆潜水器AUV于2020年5月创造的10 028 m的AUV潜深世界纪录,并顺利完成海试验收.     

基于浮力调节系统的AUV水底着陆策略研究

[目的]水底着陆是自主式水下机器人(AUV)实现水下长期潜伏、定点观测的一种手段,有利于更好地掌握海洋环境的变化。[方法]介绍基于油囊式浮力调节系统的作业型AUV的基本组成结构及主要功能,提出控制浮力垂直下潜着陆和航行下潜控制浮力垂直着陆这2种水下着陆策略,分析AUV目标点偏离、能耗和离底情况,并开展湖上着陆试验验证。[结果]试验结果表明,依靠该浮力调节系统,AUV能够在水下稳定着陆并安全离底;航行下潜控制浮力垂直着陆策略比控制浮力垂直下潜着陆策略更节省能源,且着陆目标点更为准确。[结论]因此,航行下潜控制浮力垂直着陆策略更符合未来实际应用的需求。     

基于VOF的物体入水-下潜过程数值模拟

漂浮物体在取水口附近入水后可能会下潜至涵道,为数值研究其入水-下潜过程,基于计算流体力学模型中的VOF法,并结合动网格方法,首先构建了不同密度圆柱体的自由入水以及出水过程,验证了物体出入水过程造成的射流、入水深度及物体速度变化;其次结合二维明渠的取水过程模拟了不同初始动量条件下圆柱体的入水-下潜过程。结果表明:文章建立的入水-出水数值模型可很好地刻画二维圆柱体入水及出水的具体过程,且初始动量大小是圆柱体在入水后能否下潜至取水涵道的关键因素,数值结果为判断取水口附近物体入水后的下潜风险提供了分析依据。     

近水面水下爆炸作用下舰船损伤数值模拟

探讨使用MSC/DYTRAN模拟水下爆炸冲击波,与经验公式进行比较,认为使用该方法模拟近水面水下爆炸冲击波是合理的,使用该方法模拟舰船舭部舱段近水面水下爆炸,拟合了变形和装药沉没深度曲线,变形和爆距曲线,与试验结果基本吻合.     

典型ROV/AUV在深海科学考察中的丢失过程及原因

随着科学和工程技术的不断发展,各类ROV/AUV的作业深度在不断增大,作业时间也在不断延长。然而,由于水面和水下环境异常复杂,ROV/AUV将不可避免地发生各种各样的故障,甚至导致其丢失在深海大洋中。以日本"海沟"号ROV、美国"Nereus"号HROV、美国"ABE"号AUV和英国"Autosub-2"号AUV 4台潜水器为例,分析其在深海/冰下作业时的丢失过程和原因。     

典型ROV/AUV在深海科学考察中的丢失过程及原因

潜水器（ROV/AUV）是进入深海进行科学研究和调查作业必不可少的运载作业装备。随着科学和工程技术的不断发展，各类ROV/AUV的作业深度在不断增大、作业时间也在不断边长。然而，由于水面和水下环境的异常复杂，ROV/AUV将不可避免的发生各种各样的故障，甚至导致它们丢失在深海大洋中。本文以日本海沟号ROV、美国Nereus号HROV、美国ABE号AUV和英国Autosub-2号AUV等4台潜水器为例，探讨了它们在深海/冰下作业时的丢失过程和原因。     

面向一体化系统的USV水面回收AUV的水动力特性分析

针对未来高效的海洋作业方式,提出一种基于AUV(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)和USV(Unmanned Surface Vehicle,USV)的一体化作业系统。基于一体化系统,设计了一种USV水面动对动回收AUV作业流程。以某便携式AUV为研究对象,仿真分析其在水面稳定航行特性,建立其相应的水动力模型,并经过外场试验验证了水动力模型和仿真结果的准确性和可靠性。以三体船型USV为仿真模型,分析USV航行尾流对其后方AUV航行在垂直面上三自由度的影响,通过仿真对比15种工况,得出USV速度、AUV速度以及舵角与回收可靠性之间的关系。     

波浪环境下潜艇近水面操纵特性仿真分析

为研究波浪环境下潜艇近水面的操纵特性特别是垂直面的深度控制问题,基于海勒莫公式和势流理论分别计算近水面一阶波浪力和二阶波浪力,以模型潜艇为研究对象,将波浪力计算模型融入潜艇垂直面非线性操纵运动方程,进而对波浪环境下潜艇近水面操纵运动特性进行仿真研究,分析潜艇在不同有义波高、航速和初始潜深条件下的垂直面潜浮运动响应规律和...     

基于航行阻力优化的近水面机器人减纵摇控制

[目的]水下机器人(AUV)在近水面航行时,不可避免地会受到海浪的干扰,海浪干扰导致的纵摇和升沉运动不仅会影响AUV的航行姿态,同时也会导致其航行阻力增加,加剧能源的消耗。为实现AUV航行姿态和航行阻力的加权最优,[方法]建立AUV的六自由度模型并进行纵平面运动的线性化。对AUV的纵摇增阻情况进行研究,利用势流理论的方法,推导AUV的纵摇增阻模型。以纵摇增阻为性能指标,确定控制器中的Q矩阵和R矩阵,并设计减小AUV纵摇的线性二次型控制系统(LQR)控制器。[结果]仿真结果表明,加入LQR控制器后,减垂荡和减纵摇效果分别达到46.64%和77.62%,纵摇增阻减小到原来的1/6。[结论]研究结果显示,基于能量优化的LQR控制可实现纵摇增阻和航行姿态的加权最优,节约能量消耗,增加AUV的续航力。     

"CR-02"6000m无人自治水下机器人载体系统

“CR－02”6000m无人自治水下机器人（AUV）是基于“CR－02”6000m机器人的改进型。“CR－02”机器人的最大工作深度为6000m。它的一项重要功能是通过采用艏部垂向和横向对转槽道桨，使其具有海山爬坡能力；另一重要功能是它具有先进的测深侧扫声纳，抚仙湖的试验结果表明艏部对转槽道桨大大改善了机器人的机动性。本文简要地介绍了机器人的主要技术特性和参数、载体线型、推进系统和框架结构。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

一种新型水下机器人的研究与开发

详细介绍了一种全新概念的水下机器人-ARV(Autonomous& Remotely-operated Vehicle).它综合了遥控水下机器人(ROV)和自治水下机器人(AUV)的优点,既可以像AUV一样依靠预设指令进行自主巡航来完成大范围搜索探测任务,又可以像ROV一样,通过水面遥控完成精细作业.ARV最显著的特点是用微细光缆取代了传统的脐带电缆,使水下机器人更具长距离、大深度、实时操作、机动灵活及高可靠性等特点.着重阐述其研究背景、关键技术、实物样机的研制及其发展的重要意义.     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。     

基于模糊神经网络的水下机器人局部路径规划方法

该文探讨了基于模糊神经网络理论的实时局部路径规划问题,并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程和相应的算法。仿真实验结果验证了本文所提方法的有效性和可行性。     

水下潜器捷联惯导系统初始对准技术研究

研究摇摆基座上进行的惯导系统初始对准技术，提出了水平对准采用二阶调平、方位对准采用四元数补偿的初始对准方案。通过计算机仿真，验证了在载体的干扰频率特性已知的情形下，该方案可以有效地实现晃动基座上的对准。     

三维动态混合网格在AUV发射过程中的应用

为研究AUV从有界流场自航发射到无界流场的运动边界的扰流场,文章采用了三维动态混合网格方法进行数值模拟的策略.混合网格由三菱柱,四面体/六面体网格构成,当AUV运动时,靠近AUV的三菱柱网格随AUV运动,外层是静止的六面体网格,中部的四面体网格随AUV运动而变形或者重构.数值仿真结果给出了不同时刻AUV表面的压力分布、整个航程AUV的阻力系数变化,其值与理论结果吻合.同时研究了直径比对发射管航行的附加质量和阻力系数的影响,这为水下对接AUV提供了有效手段.     

水下机器人非完全回归型神经网络运动模型的研究

研究了基于神经网络建立水下机器人（ＡＵＶ）运动模型的方法,提出以非完全回归形式来表现输入输出变量的时序列影响和输出层向输入层回归的封闭式结构以实现运动模型的模拟机能,并给出了相应的训练和学习方法。此外,又提出了对输出层增加积分环节及神经网络输入输出变量进行正规化处理的方法。计算机的仿真及实际水下机器人“ＰＷ４５”的建模结果,表明本文所提出的建模方法的有效性和可行性。     

基于虚拟势场理论的AUV局部路径规划方法

针对自治式水下潜器（AUV）局部路径规划问题，基于虚拟势场理论研究，提出了虚拟力概念，并设计了一种改进型虚拟势场局部规划算法，解决了经典虚拟势场能算法中存在的零合力与U型障碍的局部极小问题：当AUV陷入局部极小时通过调用相应的逃避算法来摆脱局部极点。仿真结果验证了该算法对于克服虚拟势场能中存在的局部极点的有效性和可行性。     

深水AUV电子海图监测系统设计与实现

针对深水AUV在对未知海域进行勘测时高风险性的问题,设计了一套深水AUV电子海图监测系统。该系统基于LabVIEW软件平台,采用与GIS(地理信息系统)、数据库技术相结合的开发方法,可实现AUV在测量过程中的声学通讯、定位追踪、航迹显示及通讯日志记录等功能。经测试,该系统能实时记录航行参数,并实现对异常情况报警处理,一定程度降低运行风险,提高整机系统可靠性。