基于PID的潜器悬停控制仿真研究

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.     

基于模糊控制的潜器悬停系统

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。     

水下维修载人潜器运动仿真

操纵性是载人潜器的重要性能,通过载人潜器的运动仿真可以对于载人潜器的操纵性进行评估,本文以水下维修载人潜器为研究对象,建立了载人潜器空间六自由空间运动数学模型的基础上,利用Matlab的S-function建立了基于Simulink的载人潜器控件运动仿真系统,进行了载人潜器运动仿真,为运动控制系统设计提供了重要依据。     

变重心潜器操控性能

由于无人遥控潜水器(Remote Operated Vehicle,ROV)航速普遍较低,舵效较差,操纵控制较为困难。通过引入变重心系统实现高性能的矢量推进,可减少潜器需要配制的推进器数量。应用Simulink仿真软件建立变重心潜器水下运动模型并进行操纵控制仿真研究,结果表明变重心潜器具有较好的矢量推进性能。     

大深度潜器潜浮运动的建模与仿真

大深度潜器潜浮运动是一种超大攻角运动,它无法用常规水中物体的运动数学模型描述.文章给出了一种新型数学模型来描述这种大深度潜器的潜浮运动,并论述了结合现代仿真技术的应用,使潜水器所受流体动力的数学描述变得便捷、可行.此外,文中还研究了在大深度环境下,潜器潜浮运动时,潜器所受浮力和重力随深度变化的数学描述.上述理论已应用于有关潜器潜浮运动系统的设计.     

POD推进方式的大型船舶运动模型仿真

以改进吊舱推进方式的船舶操纵性能为目的,基于MMG分离建模思想,依据船舶运动的状态建立基于吊舱推进方式的船舶运动数学模型。然后将模型进行仿真,通过接收信息来控制船桨的转速及旋转的角度,再对船舶的操纵性能分别进行回转操纵运动仿真和Z形操纵运动仿真,软件仿真得到的数据和实船测试得到的数据相似。表明所构建的基于吊舱推进方式的船舶运动数学模型能够较准确地反映出船舶操纵的运动状态,对基于POD推进方式的船舶运动研究有较深远意义。     

水下潜器运动控制与仿真研究

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。     

潜艇空间强机动操纵安全性仿真计算与分析

随着潜艇技术的发展,研究潜艇空间强机动的运动特性、操纵控制方法和战术运用,已成为提高潜艇作战能力和生存能力亟待解决的课题.依据潜艇操纵性理论,采用潜艇空间六自由度运动方程为仿真数学模型,对某型潜艇进行空间强机动时的操纵安全性进行了仿真分析,研究了潜艇强机动的操纵控制措施和方法.     

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...     

倾转螺旋桨潜器操控研究

由于航速较低,舵效较差,使得低速潜器操纵控制比较困难,通常ROV(无人遥控潜水器)为了实现高性能的矢量推进需要配置数量较多的推进器,通过引入倾转螺旋桨可以减少总的推进器数量,利用Simulink软件建立了倾转桨潜器水下运动仿真模型并进行了操纵控制仿真研究,仿真结果显示了倾转螺旋桨优秀的矢量推进性能。     

带吊舱水下机器人运动建模与仿真(英文)

To provide a simulation system platform for designing and debugging a small autonomous underwater vehicle’s (AUV) motion controller, a six-degree of freedom (6-DOF) dynamic model for AUV controlled by thruster and fins with appendages is examined. Based on the dynamic model, a simulation system for the AUV’s motion is established. The different kinds of typical motions are simulated to analyze the motion performance and the maneuverability of the AUV. In order to evaluate the influences of appendages on the motion performance of the AUV, simulations of the AUV with and without appendages are performed and compared. The results demonstrate the AUV has good maneuverability with and without appendages.     

AUV水下回收过程中的操纵性仿真研究

在建立自主水下航行器(简称 AUV)六自由度运动模型的基础上,基于势流理论建立了潜艇运动扰动流场对 AUV 扰动力的计算模型,并对回转体 AUV 在回收时靠近潜艇过程中的操纵性进行了仿真,仿真结果显示,AUV 在靠近潜艇的过程中,潜艇扰动流场对 AUV 深度和侧向位移有较大的影响,而对姿态角的影响较小,因此,回转体 AUV 可以稳定地完成水下的回收运动。     

矢量推进方式下的自主式水下航行器纵向运动操纵性分析

提出一种针对无人自主式水下航行器的新型操纵方式--矢量推进方式;建立矢量推进方式下无人自主式水下航行器纵向运动方程.对矢量推进方式和普通推进方式下的水下航行器的操纵性进行对比性的操纵性仿真计算,计算结果表明,矢量推进方式可以满足水下航行器的操纵性要求.     

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。     

水下潜器改进S面控制及控制系统仿真(英文)

S surface controllers have been proven to provide effective motion control for an autonomous underwater vehicle (AUV). However, it is difficult to adjust their control parameters manually. Choosing the optimum parameters for the controller of a particular AUV is a significant challenge. To automate the process, a modified particle swarm optimization (MPSO) algorithm was proposed. It was based on immune theory, and used a nonlinear regression strategy for inertia weight to optimize AUV control parameters. A semi-physical simulation system for the AUV was developed as a platform to verify the proposed control method, and its structure was considered. The simulation results indicated that the semi-physical simulation platform was helpful, the optimization algorithm has good local and global searching abilities, and the method can be reliably used for an AUV.     

近壁面水动力干扰下的AUV运动控制研究

按自治式水下机器人(AUV)需要接近水下工作站并实现坐落的要求,依据平壁面对AUV水动力干扰的力学机理,建立了AUV在平壁面附近运动时的数学模型,并设计了五个自由度运动PID控制器.在海流影响下,通过系统仿真,实现了AUV的五自由度运动控制和准确坐落,仿真结果验证了控制策略的可行性.     

Expert S-surface control for autonomous underwater vehicles

S-surface control has proven to be an effective means for motion control of underwater autonomous vehicles （AUV）. However there are still problems maintaining steady precision of course due to the constant need to adjust parameters, especially where there are disturbing currents. Thus an intelligent integral was introduced to improve precision. An expert S-surface control was developed to tune the parameters on-line, based on the expert system, it provides S-surface control according to practical experience and control knowledge. To prevent control output over-compensation, a fuzzy neural network was included to adjust the production rules to the knowledge base. Experiments were conducted on an AUV simulation platform, and the results show that the expert S-surface controller performs better than an S-surface controller in environments with currents, producing good steady precision of course in a robust way.     

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。     

ROV空间运动仿真研究(英文)

In order to analyze the spatial maneuverability of the remotely operated underwater vehicle(ROV),the 6-DOF motion mathematic model of the ROV was founded.Hydrodynamics were analyzed by using the Taylor series.The thrusters on the ROV were discussed.This paper considers three cases of motion simulation:vertical motion,rotational motion and Z-shape motion.A series of simulation experiments showed that the 6-DOF motion mathematic model was correct and reliable,and also fit with the scene simulation.