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。     

水下机器人推进系统综述

随着科技的发展,水下机器人的性能越来越智能化,应用的领域也越来越广泛。本文阐述了水下机器人的推进装置,介绍了水下机器人常见的推进装置类型和关键技术。     

水下机器人自适应神经网络控制系统

提出一种水下机器人自适应神经网络控制系统的概念和例子，此系统有两个独立的部分，可在彼此的进程中并行计算处理，如数据采样、机器人控制、动力学鉴定和控制器适应等。每个进程的数据，如控制器联合负担在两个相关联的进程间同步通信。在机器人计算机系统中，这套系统利用并行处理能力和在油罐检查中研究出的控制器系统自适应能力来实现。     

水下机器人传感器故障诊断的灰色预测模型

将灰色预测GM(1,1)原理引入到水下机器人传感器的故障诊断中,对传感器样本数据序列建立灰色动态预测型。通过对该模型输出信号与实际输出之间误差的分析,实时检测传感器的故障。针对Outland 1000无人水下机器人中的方向传感器,应用该方法对该传感器的三种典型故障模式进行了故障检测实验,结果表明所提故障检测方法准确可靠。     

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。     

水下机器人矢量推进装置液压系统参数优化设计

矢量推进装置能增加水下机器人在任意工况下的转向力和抗风浪摆荡能力。该装置采用3个并联液压回路驱动完成升降、回转和锁紧动作,为使液压系统能精准控制矢量推进装置,需要对其进行优化设计。液压系统元件参数采用遗传算法进行优化,可以同时进行多参数、多目标优化;液压PID控制参数采用克里金法进行优化,可以快速灵活地得到最优值,最后通过系统整体的软件仿真,验证参数优化结果的正确性。     

基于小波网络的水下机器人推进器故障诊断

针对小波神经网络的隐层小波函数可以调节伸缩因子与平移因子影响网络输出的特点，将其伸缩因子与平移因子引入到最小扰动动态学习率的学习算法中。此算法通过计算动态学习率，使得小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值的变化最小，这样便可提高小波神经网络的稳定性和收敛速度。使用这种小波神经网络对机器人建模，通过比较模型的输出（运动状态估计值）与实际测量值可得到残差，并分析残差提取故障判断准则，从而进行推进器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于小波网络的水下机器人故障诊断研究

由于水下机器人系统的复杂性、不确定性及强非线性等使得对其建模异常困难,采用一种最小调整的小波神经网络对其进行运动建模以获得理想的建模效果.通过该网络的自学习,调节小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值,既能以任意精度逼近函数的整体轮廓,也能捕捉函数的变化细节,使得函数的逼近效果较好.对比模型的输出与实际传感器测量值来生成残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而完成推进器故障诊断.完成了推进器故障诊断的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

自适应卡尔曼滤波技术在水下机器人运动控制中的应用

水下机器人的位置和速度传感器受环境影响较大，数据滤波问题是运动控制的核心问题之一。建立了水下机器人运动的状态方程和量测方程，并在此基础上采用自适应卡尔曼滤波方法对水下机器人的传感器数据进行了滤波分析，并引入渐消记忆指数加权方法，避免了系统误差和量测误差统计特性的不准确对系统滤波效果的影响。结果表明此方法能达到很好的滤波效果。     

水下机器人漏水检测系统研究

叙述了基于PIC单片机的水下机器人漏水检测系统。该系统通过PIC单片机对多路漏水传感器信号进行实时检测与处理，并将结果通过通信实时传送给上位计算机进行决策控制。该系统初步完成研制，已进入系统联调。     

水下机器人自救系统的研制

详细介绍某型探测AUV自救系统的实现情况。着重从可靠性、低功耗、小型化等相关关键技术出发,探讨水下机器人自救系统实现的原理、方案设计及方案具体实现等。     

水下机器人（ROV）系统

水下机器人（ROV）系统是一种新型水下探测工具,通过其配备双频识别声纳系统、光学黑白、彩色摄像系统对水下特定目标进行水下摄像,主要用于搜寻探测水下目标物（高于海底）,可利用ROV系统配备机械臂完成水下目标物的抓取或绳索绞断等,在潜水员不便下潜时替代潜水员下潜完成探测工作。     

自适应神经网络控制器用于自治式水下机器人导航

用二维的运动学模型模拟研究自治式水下机器人的导航控制系统；控制系统由函数链网络的前馈控制器和函数链网络的ＰＩＤ控制器组成。模拟结果表明，此控制系统具有良好的鲁棒性，有较强的适应环境变化的能力和抗干扰能力。     

水下机器人

日本一公司设计和制造成能对铺设于水下2500米深处的通讯电缆进行检查和维修的新型机器人《玛尔卡斯—2500》。该机器人技术特性超过了美,英早已制造的同类设备。它备有机械手、专门的喷射水装置及能在海     

水下机器人

日本港湾研究所不久前研制成功一种水下机器人,可以代替人在危险区域进行潜水,在深水处进行水下工程建设。该水下机器人已在日本港湾一些30米以上的水深处进行了现场试验,现已获得圆满成功。它能在一定范围内进行水下独立操作作业。该研究所打算在该水下机器人的基础上,制造一种速度更敏捷、重量更轻、造价更便宜的实用水下     

基于自适应KF算法的模态切换水下机器人导航系统

针对新型水下检测以及作业机器人在导航精度、体积方面的要求,设计了一套基于微机电器件的组合导航系统.系统为抑制陀螺漂移而采用了互补滤波方法,以四元数为估计对象设计卡尔曼滤波器.文中采用改进的自适应卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度.通过水池实验表明互补滤波和自适应卡尔曼滤波结合能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息.同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果.     

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。     

水下捕捞机器人视觉系统发展趋势分析

为突破作业环境、劳动力等因素对渔业发展的制约,解决当前水下捕捞能见度低、机器人识别分辨率低等问题,促进渔业向现代化转型升级,从学术角度梳理、分析国内外水下机器人视觉系统关键技术发展趋势,为相关研究提供参考。基于CiteSpace软件,分别选取中国知网（China National Knowledge Infrastructure,CNKI）的数据库和Web of Science的核心数据库的文献样本,从发文量、关键词共现图谱、关键词时间线图谱等方面完成可视化分析,并对水下捕捞机器人作业环境、视觉系统技术进行阐述。发文量和关键词时间线图谱表明,国内外水下机器人视觉系统关键技术的研发均经历初始阶段、探索阶段和成长阶段。关键词共现图谱表明,人机交互、识别算法设计等方面是水下机器人视觉系统相关研究的热点。未来,水下捕捞机器人视觉系统发展应聚焦智能化、自主化,重点解决目标检测优化、水生物数据库建立、数字化系统构建等多方面难点问题。     

水下扬砂机器人

日本Dengyosha机器设备有限公司最近推出水底扬砂机器人。该机器人能在水下行走,用特殊的螺旋机构收集砂并借助一个通到地面的软管将砂水压出,最后由安装在地面的砂分离装置将砂和水分离。水下扬砂机器人的动力由装在地面的柴油机发电机提供。机器人还装有一个由微机、