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针对水下机器人存在环境干扰时的三维路径跟踪问题,设计基于干扰观测器的非线性运动控制器.首先考虑三维空间中给定路径点坐标时的跟踪轨迹生成问题,采用三次样条算法生成二阶可导的跟踪路径,同时基于三维视线导航算法(LOS)生成姿态指令.考虑海流等未知外界干扰和模型参数不确定性对水下机器人运动的影响,采用非线性干扰观测器对干扰和不确定项进行估计,并将反步法和自适应滑模相结合设计运动控制律,解决了不确定干扰估计误差界未知的问题,并保证系统的全局渐近稳定性.最后,通过仿真实验表明该方法能够实现水下机器人的姿态控制,对于模型参数不确定和存在外界干扰的AUV有较好的自适应性和鲁棒性,可以使AUV的运动精确地跟踪期望轨迹. 相似文献
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NTSM控制的AUV路径跟踪控制研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对非线性欠驱动自治水下机器人(Autonomous underwater vehicle,缩写为AUV),提出了一种基于非奇异终端滑模(Non—singular terminal sliding mode,缩写为NTSM)控制的鲁棒路径跟踪控制方法。在跟踪控制系统中,采用的参考变量为非时间量,摆脱了时间因素的影响,有利于提高AUV在不确定环境中的跟踪能力。应用指数趋近律进行NTSM控制器设计,能保证系统状态在有限时间内到达平衡点。数值仿真结果验证了该控制律的路径跟踪效能。 相似文献
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潘伟曾庆军姚金艺朱志宇夏楠马洪潮 《船舶与海洋工程》2022,(5):45-50
为满足全驱动自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)的水下搜救、回收和海底地貌成像等实际任务的需求,对全驱动AUV路径跟踪控制应用方法进行研究。阐述“探海Ⅱ型”全驱动AUV回收系统的组成,建立该AUV的水平面和垂直面数学模型,设计一种模糊滑模路径跟踪控制器,并对其进行仿真和湖试试验。结果表明:该AUV运行可靠,能较好地完成回收路径跟踪任务,满足水下实际任务需求;研究的AUV路径跟踪控制器对全驱动型AUV及其他领域的路径跟踪控制具有借鉴意义。 相似文献
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通过对欠驱动AUV的水平面三自由度运动方程和轨迹方程的简化分析,设计了一种镇定控制律。基于全局微分同胚坐标变换将欠驱动AUV的数学模型转化为级联形式的非线性系统,并证明了原系统的镇定问题可简化为级联子系统的镇定问题。通过状态反馈控制研究得到镇定控制律,证明了控制律的收敛性,并且进行了镇定仿真实验演示。仿真结果表明控制律的有效性,能够在任意初始条件下实现镇定控制。 相似文献
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综合运用单片机、数字罗盘、GPS接收机、单脉冲跟踪接收机等现代传感装置设计船载卫星天线自动跟踪系统,实现了快速准确对星. 相似文献
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《上海船舶运输科学研究所学报》2015,(3)
全回转推进装置可发出全方位的推力,使船舶具有灵敏的操纵性,现已广泛应用于需要高灵敏度操作的特种作业船。对此,基于单片机技术和控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)现场总线技术,设计一种应用于内河LNG移动加液船的全回转推进控制系统。从提高系统的控制精度和安全保护性能的角度介绍该系统的硬件、软件设计,并进行试验验证。结果表明:该系统满足设计要求,实现了对全回转推进装置的精确控制和安全保护。 相似文献
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为实现欠驱动船舶在存在风浪流外界干扰和参数摄动条件下的路径跟踪控制,提出一种基于可视距离的神经滑模路径跟踪鲁棒控制器。利用可视距离思想,根据期望路径与当前位置信息,分别设计船舶纵向速度和艏摇角的参考值,并视为镇定位置误差的虚拟控制律,将路径跟踪问题转化为纵向速度和艏摇角的镇定问题;结合神经网络和滑模方法,设计一种新的神经滑模鲁棒控制器,实现了对虚拟控制律的跟踪控制,无需确定参数摄动和外界干扰的上界,避免了控制器容易出现的饱和问题和抖振现象。仿真试验表明,设计的控制器对欠驱动船舶的模型摄动和外界干扰变化不敏感,可以实现路径的理想跟踪。 相似文献
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海洋探测型AUV壳体设计与强度校核 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来,由于海洋环境探测的需要,探测型自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)技术发展迅速。耐压壳体结构设计是自主水下航行器设计的重要组成部分。以《潜器系统与潜水器入级与建造规范》和《潜艇结构设计计算方法》为原则,对某海洋探测型AUV的耐压壳体结构进行设计,然后采用有限元仿真的方法对其强度和稳定性进行校核,最终得到满足设计要求的耐压壳体结构。 相似文献
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路径规划是自主式水下潜器(AUV)导航研究的重要课题,AUV可用于未知环境如海洋空间探测.在大范围海洋环境中,应用蚁群优化原理对自主式水下潜器的全局路径规划问题进行了研究.引入栅格建模方法建立了蚁群可视图模型,设计了蚁群信息素更新规则;给出了蚁群全局路径规划的操作步骤;针对蚁群规划路径不平滑问题,设计了切割算予和插点算子.仿真实验结果表明,蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题,规划时间短、路径平滑,其原型系统可应用于非结构化无人环境监测. 相似文献