基于康达效应的水下机器人矢量推进器设计与性能评价

因水下环境复杂,搭载于机器人外部的螺旋桨式或喷水电机式矢量推进器常会面临被水下杂物缠绕失去动力的潜在风险。本文提出一款基于康达效应的矢量推进器,其利用最少驱动单元即可实现动力在四个方向上的矢量输出,从而保障搭载该推进器的机器人在水下可实现包括直行、转弯、上升、下潜在内的多自由度运动;通过ANSYS流体仿真,验证利用康达效应设计矢量推进器的有效性;同时结合水下运动机动性需求,搭建一款基于该推进器的水下机器人样机,并展示样机运动姿态与推进器工作方式的关系;最终通过设计测力/转矩实验装置,评估矢量推进器在各方向的动力输出特性。实验结果可用于辅助机器人后续实现精准而高效的水下运动控制任务。     

基于神经网络的水下机器人推进器故障诊断

为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。     

复杂扰动下水下机器人的轨迹精确跟踪控制

[目的]针对外界复杂干扰下水下机器人三维轨迹精确跟踪控制的问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制方法.[方法]设计非奇异终端滑模轨迹跟踪控制器,保证跟踪误差在有限时间内精确收敛到零.在外界多维度时变干扰下,设计有限时间扰动观测器,提高系统的抗干扰能力.[结果]利用Lyapunov函数证明所设计控制策略...     

基于MPC-DO的自主水下航行器轨迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器在速度约束和未知外界环境干扰下的轨迹跟踪问题,提出一种基于模型预测控制算法和干扰观测器的复合控制方案。首先,基于模型预测控制算法设计一种考虑速度极限约束以及速度增量约束的轨迹跟踪运动学控制器。其次,针对海洋作业环境下存在的外界干扰,设计干扰观测器对其进行实时估计,并基于所设计的干扰观测器,设计精确跟踪期望速度的动力学控制器,并对控制方案进行了严格的理论分析。最后,进行数值仿真,仿真结果证实了该控制方案的有效性。     

全驱动自主水下机器人回收路径跟踪模糊滑模控制

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。     

基于连续滑模控制的水下无人航行器航向跟踪研究

本文提出在构建模糊水下无人航行器运动学模型的前提下,设计一款基于时变干扰观测器的连续滑模控制器。干扰观测器把系统误差及外界干扰等效到控制端,连续滑模控制器通过切换控制量使系统趋于平衡点。该控制器可快速响应,且对于模型参数变化及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。此外,将直线、正弦波及自定义曲线设置为预定航向,通过Matlab/Simulink进行仿真验证水下无人航行器是否可以实现在复杂水域下的轨迹跟踪,达到航向控制目的。     

水下打捞机器人执行器部分失效的有限时间轨迹跟踪控制

目的旨在解决船载供电电压降低或控制系统电路腐蚀等原因导致的水下打捞机器人执行器出现部分失效的问题。方法考虑到深海鱼雷、载货沉船等工程打捞作业中复杂海洋情况的影响,采用终端滑模观测器对系统不确定扰动进行观测。利用容错控制和有限时间控制方法,在线估计执行器故障系数,设计一种具有终端滑模观测器的有限时间轨迹跟踪容错控制方案。结果该方案的系统输出平滑、稳定且能快速到达期望轨迹,同时,与传统容错控制方案相比,降低了水下打捞机器人控制系统的稳态时间,其横向位移降低了10 s,纵向位移降低了15 s。结论能够为水下工程机械的轨迹跟踪控制提供理论参考,并具有实际的工程意义。     

船舶螺旋桨水下清洗机器人推进器驱动 及关键部件状态监测研究

针对船舶螺旋桨水下清洗问题,设计一种由水下机器人、机械手、空化射流系统集成的水下清洗机器人系统,重点研究了水下机器人推进器驱动及关键部件状态监测.针对水下机器人推进器驱动过程中,模拟电压-脉冲宽度调制信号转换模块与脉冲宽度调制驱动器两者功率不匹配的问题,提出一种模拟驱动器和脉冲宽度调制驱动器结合的混合驱动电路.针对推进器运行状态监测过程中,上位机控制界面显示的推进器电流信号,含有较大随机噪声干扰的问题,提出一种七点平滑小波降噪方法.针对水下机器人密封舱漏水状态监测过程中,漏水检测电路存在误报的问题,设计一种下拉电阻接地电路.通过陆上试验和水池试验对文中设计的推进器驱动电路、推进器电流降噪方法、漏水检测电路以及水下清洗机器人系统的有效性进行了验证.     

时变干扰下AUV三维轨迹跟踪反步滑模控制

针对自主水下机器人(AUV)在环境干扰下的三维轨迹跟踪问题,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的反步滑模控制器。根据“云帆”AUV自身特点构建六自由度数学模型,设计NDO对环境干扰进行估计补偿。最后在反步法的基础上引入滑模控制,并加入NDO设计反步滑模控制器,并通过李雅普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真结果表明,基于NDO的反步滑模控制器能够满足AUV在环境干扰下三维轨迹跟踪要求,且具有较好的鲁棒性。     

深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法

针对传统CAN总线控制方法在欠驱动状态下,出现的控制指令响应速度慢、欠驱动状态下控制指令下达滞后等问题。提出深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法,在传统CAN总线控制方法的基础上建立欠驱动信号指令识别单元与分布式控制指令识别传输单元,实现分布式控制的效果。通过对比实验证明:提出的深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法,能够准确识别航行器的欠驱动状态,并通过分布式控制指令传输方式,完成对欠驱动状态下航行器的稳定、准确控制。     

Mooring cable tracking using active vision for a biomimetic autonomous underwater vehicle

This study presents a localization system using visual information for guidance and navigation of a biomimetic autonomous underwater vehicle (BAUV). The BAUV tracks a mooring cable using two cameras and sonar. Sonar has good accuracy in detecting longitudinal distances but is poor in detecting lateral distances. Since a stereo image has quantization errors, for the cameras, measurement errors in lateral directions are less than those in the optic-axis direction. An extended Kalman filter was employed to combine observational information derived from the cameras and sonar of the mooring cable position with the navigation data of the BAUV. This work demonstrates, using water tank experiments, the effectiveness of the proposed tracking technique in decreasing uncertainty in position estimations of the BAUV and mooring cable.     

Robustness of autonomous underwater vehicle control in variable working conditions

The performance of the control systems of autonomous underwater vehicles (AUVs) in the presence of parameter variations was studied. With an AUV working at different operating speeds and in different ocean environments, the physical parameters such as speed, hydrodynamic coefficients, or inertias may be perturbed from their nominal values. The vehicle control systems can be modeled as systems with parameter uncertainty. An existing robust control method, which uses the robustness properties of polynomials, was used for this system to calculate the permissible ranges of variation in the parameters. The method was applied to the Naval Postgraduate School AUV II and the results were verified by simulating the motion control of the vehicle under the influence of parameter perturbations.     

基于收缩理论的水下无人航行器轨迹跟踪控制

考虑水下无人航行器的轨迹跟踪控制,在水动力系数已知的条件下,基于收缩理论设计了全局指数收敛的理想控制器.首先,对收缩理论进行简要的介绍.与常用的李雅普诺夫方法不同,收缩理论在进行控制系统的设计和稳定性分析时,采用虚位移验证系统的稳定性,避免因无明确平衡点信息而带来的阻碍,从而更容易证明控制系统的稳定性.接着,介绍了水下...     

水下多智能体群协调控制仿真分析

基于一致性理论研究了水下智能体群的运动稳定性问题.在具有通信约束的情况下,对每个智能体设计一个分布式控制器.在系统的通信网络拓扑结构为连通图的情况下,给出了系统时滞上界的具体解析表达式.通过仿真示例验证了当个体间的通信时滞在给定范围内,所有的AUV仍然能全局渐近地收敛至期望速度和期望队形.     

自主式无人水下航行器航向自适应滑模控制

无人水下航行器是未来水下战场的重要武器装备,对其运动控制的研究得到广泛关注,其中航向控制的实现是研究的热点问题。对无人水下航行器六自由度动力学方程进行简化,得到横向运动动力学方程,并将偏航角作为控制对象,采用滑模控制的方法实现对航向角的跟踪控制,并引入自适应机制在线估计未知参数,减小参数不确定性对稳定性的影响。通过对控制算法的仿真,结果表明了控制器设计的正确性。     

新型自主水下航行器的运动控制研究与应用

针对与上海交通大学共同研制的ZY-1型自主水下航行器,本实验室承担了其动力推进装置设计与优化任务。本文首先综合水动力特性和新型后置推进器的设计,分析此新型AUV后置X型推进器的推力模型,对AUV在水平面与垂直面的运动方式和相应的控制算法进行阐述,并设计了PID控制器。接下来在搭建的实验平台上对PID控制参数进行整定。最终在拖曳水池试验中验证了所述方法的合理性,并且在后期的湖试中得到了满意的试航结果。     

基于改进粒子群优化算法的自主水下航行器深度控制

为解决欠驱动自主式水下航行器的定深控制问题,建立欠驱动自主式水下航行器的数学模型,选用经典的PID控制器对其进行控制。为使控制器的各项性能指标良好,控制器的参数整定选用粒子群优化算法。粒子群算法在迭代过程中容易出现粒子早熟现象,为了避免这一现象,本文引入指数函数,对粒子群迭代公式的惯性权重进行动态调整,延长了粒子的大范围搜索时间。在Matlab 2019b环境下进行仿真,通过纵向对比,证明了改进算法的可行性,将改进后的算法与ZN整定算法进行对比,结果表明,改进粒子群算法表现更佳。     

Design and evaluation of a hierarchical control architecture for an autonomous underwater vehicle

This paper researches on a kind of control architecture for autonomous undelwater vehicle （AUV）. After describing the hybrid property of the AUV control system, we present the hierarchical AUV control architecture. The architecture is organized in three layers： mission layer, task layer and execution layer. State supervisor and task coordinator are two key modules handling discrete events, so we describe these two modules in detail. Finally, we carried out a series of tests to verify this architecture The test results show that the AUV can perform autonomous missions effectively and safely. We can conclude the control architecture is valid and practical.