深海AUV无动力下潜运动特性研究

为探究深海AUV无动力下潜过程中的运动特性,提高下潜运动预报精度,本文考虑海流和浮力变化影响,基于AUV空间运动方程,建立了其稳态无动力下潜运动的仿真方法.通过改变控制输入参数,揭示了AUV各状态量与净负浮力、重心位置、舵角及海洋环境之间的变化规律.结果表明:海流和浮力变化会使AUV的运动状态作出相应调整,以适应流动情况变化,但运动姿态始终是稳定的;无动力螺旋下潜可大大改善AUV在水平面内的漂移距离;相同环境干扰下,AUV下潜速度越快,耗时越短,其漂移距离越小.     

我国自主水下机器人技术进入国际先进行列

近日,由中科院沈阳自动化研究所承担的“潜龙一号”6000米无人无缆潜器(AUV)实用化改造”课题,以“优秀”成绩通过验收.该课题是中国大洋协会办公室制定的国际海域资源调查与开发“十二五”项目. 自2013年以来,“潜龙一号”先后完成了两次湖上试验、三次海上试验和两次大洋应用任务,在试验和应用期间,累计下潜122次,在近海底累计工作236.5小时,航程达712km,最大潜深达到5213m,单次下潜水下工作时间达到31小时,获取了大量的声学和光学探测数据,取得了丰硕的科考成果.     

全海深ARV浮力配平计算方法

全海深ARV(自主遥控水下机器人)下潜至马里亚纳海沟,机器人工作环境温度降低、海水压力增大,会引起载体结构、补偿油体积变化.根据深渊海水密度、重力加速度和机器人体积的变化,计算得到机器人浮力状态的变化量,从而计算机器人浮力配平.通过公式推导并结合"海斗号"ARV深潜数据和补偿油压缩实验数据,得到全海深ARV浮力配平计算方法.其主要包括海水密度测算、马里亚纳海沟重力加速度测算、机器人结构和补偿油排水体积变化测算.计算得出在11000 m深度实现浮力配平所需的压载为8.9 kg.完成"海斗号"ARV浮力配平,保障机器人深渊工作环境浮力与重力匹配,成功进行了多次马里亚纳海沟万米深潜.本文方法为全海深水下机器人浮力配平提供了理论计算依据.     

便携式自主水下机器人控制系统研究与应用

针对50公斤级便携式自主水下机器人(AUV)的开发和研究,介绍了一种采用多种通信方式的分布式便携式AUV控制系统.着重推导和阐述了控制系统中X形舵与十字形舵之间的等效关系,并对水平面与垂直面的运动控制方法进行了说明.通过大量湖上和海上试验验证了所述方案和方法的合理性,并得到了满意的实际航行结果.     

自治水下机器人避碰算法及其仿真研究

为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进.对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析.建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型.提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法.在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力.设计了AUV深度行为模糊协调器, 对潜深行为和距底高度行为进行协调融合.开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试验证明了算法的合理性与可行性.研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值.     

AUV 水下着陆策略研究

水下自航行器（AUV）的续航能力主要取决于其所携带能源总量．为了有效地减少能耗,提出了 一种具有变浮力系统、能够着陆坐底的小型AUV,它可以利用有限的能源实现长时间的海洋环境监测．首先 介绍了该AUV 的总体结构,然后对AUV 的着陆策略进行了详细研究．在对三种着陆策略进行对比的基础上, 选择下潜航行到位控制注水着陆策略作为最佳的水下着陆方案．该策略能够使着陆时的冲击力保持在安全范 围内,并且着陆时间最短．最后对着陆轨迹进行规划．仿真和水域实验的结果都证明采用该着陆策略能够安 全、平稳地实现水下着陆．     

基于传感器信息的AUV局部避碰研究

采用势场法对自主水下机器人(AUV)进行局部避碰规划.在建立前视声呐视域模型和人工势场模型的基础上,对AUV进行决策控制,通过梯度逼近法对目标进行搜索,快速规划出一条无碰撞的路径.在障碍物检测上,设计了监测模块,实时检测障碍的类型,指导AUV进行运动轨迹解算.在AUV深度控制上,设计了AUV深度行为模糊协调器,对最小潜深、最小距底高度进行协调,实时解算AUV深度行为.开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性.研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值.     

利用浮测量液体重量

叙述了利用液体浮力测量液体重量的方法,重点介绍系统的构成,分析试验结果而得出,重量测量与液体重度无关;还可消除温度变化对测量精度的影响等.     

基于L2干扰抑制的水下机器人三维航迹跟踪控制

为实现自治水下机器人(AUV)的三维航迹跟踪控制,考虑了非线性水动力阻尼对AUV系统的影响和外界海流干扰作用,提出了基于L2干扰抑制的鲁棒神经网络控制方法.该方法基于李雅普诺夫稳定性理论,设计神经网络控制器补偿非线性水动力阻尼和外界的海流干扰,再将神经网络的估计误差当做AUV系统的外部干扰用L2干扰抑制控制器予以消除.最后针对某AUV进行了螺旋线三维下潜跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现AUV三维航迹的精确跟踪.     

膜下滴灌条件下不同土壤盐度和施氮量对棉花生长的影响

通过盆栽试验研究了膜下滴灌条件下不同土壤盐度水平和施氮量对棉花生长的影响。研究结果表明低盐度处理,随着施氮量的增加棉花株高显著增加;而在土壤盐度较高的条件下棉花株高则随着施氮量的增加显著降低。棉花籽棉和总干物质重随土壤盐度的增加显著降低,合理的施用氮肥可显著提高籽棉重和总干物质积累量。棉花的氮素吸收量受盐分、施氮量和盐氮交互作用影响显著。随着土壤盐度的增加,棉花氮素吸收量显著降低。在低盐度条件下,增加氮肥施用量可显著提高棉花的氮素吸收量;中量盐度下,适量的氮肥施用可显著提高棉花的氮素吸收量,但施用量过大并不能增加棉花的氮素吸收量;高盐度条件下,盐分是限制棉花生长和氮素吸收的主要因素,施用氮肥对棉花的氮素吸收量无显著影响。