基于神经网络的水下机器人容错控制方法与实验研究

针对无人水下机器人(UUV)传感器常见故障,采用一种基于有限脉冲响应(FIR)滤波器模型的在线故障诊断方法.根据该模型的故障检测结果,提出一种基于BP神经网络模型的容错控制策略,实现水下机器人首向角的估计以及传感器信号的在线重构.将重构的信号替代故障传感器信号,实现水下机器人在线容错控制.在OUTLAND 1000 水下机器人定向控制系统中,首向角传感器(罗经)发生故障情形下,给出机器人的故障检测以及容错控制结果.     

基于单片机的水下机器人传感器故障检测仪设计

针对OUTLAND1000无人水下机器人,采用自适应滤波器FIR对水下机器人进行在线自适应建模,利用LMS算法调节和分析滤波器的权系数实时监测水下机器人传感器的故障.以单片机C8051F120为核心设计故障检测器,数据采集和控制信号通过设计的键盘发送给机器人,传感器数据通过RS-232传送到控制器进行数据分析,并在液晶上显示出相应的故障检测结果.     

无人水下机器人可靠性控制技术

对无人水下机器人故障诊断与容错控制技术进行了综述.首先简单阐述了无人水下机器人的基本概念和故障模式,然后介绍了水下机器人传感器故障诊断方法﹑推进器故障诊断方法及无人水下机器人的容错控制技术,评述了各种方法的特点与局限性.最后给出了水下机器人可靠性控制技术研究的若干发展方向.     

机用传感器组故障诊断方法研究

对于柴油机状态检测与故障诊断，传感器自身故障的及早发现很重要。文章提出一种基于神经网络和冗余率计算的传感器组故障监测与诊断的新方法。该方法先用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测，若预测值与输出值发生较大的偏差，可能是传感器故障或设备故障，运用传感器之间的冗余率，进一步判断传感器是否发生故障，进而采用对应的诊断策略。     

基于模糊神经网络的水下机器人推进系统故障诊断

为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题，提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法，用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题，并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上，引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构，提出一种最小调整的模糊神经网络学习率，完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练，利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息，并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中，结果表明，基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。     

水下机器人在线绝缘检测系统研究

为提高水下机器人在未知危险工作环境下的可靠性和生存性,对水下机器人在线绝缘检测系统进行研究。描述基于辅助电源法的绝缘检测原理及绝缘电阻计算公式,设计绝缘检测系统。该系统主要由电源系统、采样电路和隔离电路构成,电源输入、信号输入和信号输出相互隔离。最后,通过模拟试验平台验证所设计绝缘检测系统的有效性。     

基于多传感器采集信息的水下机器人导航系统

设计基于多传感器采集信息的水下机器人导航系统,确保水下机器人能够高效完成水下任务,并改善其导航效果。构建水下机器人导航系统结构,传感器采集模块通过安装于水下机器人上的惯性测量单元、水温水压传感器、GPS传感器、视觉传感器获取其姿态、深度、位置、运动环境信息,数据处理模块调用联合卡尔曼滤波算法实现各种信息的融合后,经通信串口传输至运动控制模块,由主控制器实现水下机器人的运动控制。经以太网通信模块将融合后的数据传输到上位机中,导航模块通过避障算法和路径规划算法实现水下机器人的导航,并呈现导航结果。实验结果表明：该系统可实现多传感器采集信息的融合,融合后速度、位置误差获得有效降低;导航轨迹曲线与实际轨迹基本一致;可实现障碍物避障,并规划出运动轨迹。     

传感器组故障自诊断自修正方法

提出用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测,若预测值与输出值发生较大的偏差,可能是传感器故障或设备故障,运用传感器之间的冗余率,进一步判断传感器是否发生故障,进而采用对应的诊断策略。     

智能水下机器人视景仿真实验平台研究

利用Multigen Creator、Vega等三维仿真软件,通过编程开发某水下机器人三维视景仿真系统,对该机器人的周围环境、运动信息、声呐及摄像等传感器信息等进行了模拟仿真.经验证建立的水下机器人三维视景仿真实验平台能够较真实的模拟机器人在水下运动的实际情况.     

水下安全检测与作业型机器人控制系统

[目的]针对船体、大坝、水下钢结构等表面附着物的安全检测,以及附着物清除作业的要求,需要研制一款新型水下安全检测和作业型带缆遥控水下机器人(ROV)。此类ROV需针对不同作业任务更换机械手,实现抓取、切割的功能,从而保证去除结构物上的附着物。[方法]阐述水下安全检测和作业型机器人的整套系统组成及原理。该系统以Arduino单片机为控制面板信号采集工具、以水面监控系统开发工控机为平台,零浮力脐带缆以2对双绞线、1对电源线为信号电力传输线,水下控制系统以ARM嵌入式为主控单元。建立ROV动力学模型,设计ROV艏向控制的广义预测控制器。经过系统调试,进行水池试验和湖上试验。[结果]试验证明,该系统运行正常,整套控制系统的稳定性、可靠性、实时性均达到设计要求,满足水下安全检测及作业要求。[结论]该系统设计方案和控制算法对于其他水下机器人的控制系统研究均有借鉴意义。     

水下航行体空间操纵性预报研究

通过建立水下航行体空间的操纵运动数学模型,运用Visual C++设计开发水下航行体操纵运动预报系统,对水下航行体水平面、垂直面及空间典型操纵运动进行数值预报,数值模拟结果合理,能够较为全面地预报水下航行体的空间操纵运动。     

果蝇算法在基于LSSVM智能水下机器人操纵运动模型辨识中的应用

基于水下机器人的Z型仿真试验,应用支持向量机对水下机器人的操纵运动模型进行辨识,从核函数结构中得到水动力系数,并建立水下机器人的预报模型,引入果蝇算法对惩罚因子C进行寻优,以减少基于经验而选择的参数对辨识精度产生的影响。通过预报与仿真比较,验证了该方法的有效性。     

港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究

为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明：灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

潜水器海试保障方案的定量评估方法

提出一种基于故障树分析的潜水器海试保障方案的定量评估方法。采用专家打分和模糊集理论相结合的方法,将操作经验定量化,得出故障树中基本事件发生的模糊概率,并进行故障树的定量分析。以潜水器无法完成吹除上浮为例,简要阐述了潜水器海试保障方案定量评估方法的一般评估流程。     

A novel tracking control approach for unmanned underwater vehicles based on bio-inspired neurodynamics

A novel hybrid control approach is presented for trajectory tracking control of unmanned underwater vehicles in this paper. The kinematic and dynamic controllers are integrated by the proposed control strategy. The paper has two objectives. Firstly, an improved backstep method is proposed to generate the virtual velocity using a bio-inspired neurodynamics model in the kinematic controller. The bio-inspired neurodynamics model is intended to smooth the virtual velocity output to avoid speed jumps of the unmanned underwater vehicle caused by tracking errors and to meet the thruster control constraints. Secondly, a new sliding-mode method is added to the dynamic controller, which is robust against parameter inaccuracy and disturbances. The combined kinematic–dynamic control law is applied to the trajectory tracking problem of two different types of unmanned underwater vehicle. Finally, simulation results illustrate the performance of the proposed controller.     

一种基于航位推算的水下机器人导航算法

本文针对智能水下机器人(AUV)导航信息较少的特点,进行了基于航位推算的AUV导航系统研究.首先利用传感器信息进行了航位推算,然后建立了基于一阶时间相关函数的辛格模型,利用强跟踪卡尔曼滤波算法对推算结果进行了次最优估计,提高了系统的跟踪能力,改善了导航精度,同时对GPS数据进行了野值剔除.松花湖上的试验结果验证了算法的有效性.     

基于未知声速的水下三维单信标定位模型

现有水下单信标定位通常考虑航行器在二维运动状态下建立动力学模型,但实际上航行器在三维状态下运动.针对其三维运动的特点,将水深作为新的状态变量,基于原有5个状态变量,提出一种新型水下单信标定位模型,并建立相应的过程噪声模型.使用仿真数据,对比新型水下单信标定位模型与传统模型,利用卡尔曼滤波输出评估2种模型的定位精度.仿真...     

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。     

基于双判据故障检测法的水下机器人航向容错系统设计（英文）

This paper proposes a heading fault tolerance scheme for operation-level underwater robots subject to external interference. The scheme is based on a double-criterion fault detection method using a redundant structure of a dual electronic compass. First, two subexpansion Kalman filters are set up to fuse data with an inertial attitude measurement system. Then, fault detection can effectively identify the fault sensor and fault source. Finally, a fault-tolerant algorithm is used to isolate and alarm the faulty sensor. The program can effectively detect the constant magnetic field interference, change the magnetic field interference and small transient magnetic field interference, and conduct fault tolerance control in time to ensure the heading accuracy of the system. Test verification shows that the system is practical and effective.     

基于故障树的无人潜航器可靠性研究

在武器装备领域,系统的可靠性已成为重要的评价指标,故障树分析法则是可靠性仿真中最有效的分析方法之一。首先对无人潜航器(UUV)进行系统分析,然后介绍了故障树分析方法,并对该系统建立了以无人潜航器试验不能完成为顶事件的故障树。采用计算机辅助故障树分析方法对该故障树进行可靠性仿真,仿真结果求出了UUV系统的平均故障间隔时间、各基本部件的概率重要度和模式重要度,并得出了其可靠度直方图、失效分布直方图和失效密度直方图,与理论吻合。