基于领航跟随法的多AUV编队控制算法研究

针对已知路径下基于领航者的多自主水下机器人(AUV)编队队形控制问题,提出了一种AUV路径控制和编队协调控制相结合的新型编队控制器。其中,AUV的路径跟踪控制采用反步滑模控制器,将AUV位置、姿态和时变速度跟踪转化虚拟速度控制,使AUV能达到期望的位置、速度等,避免了反步控制中的奇异值问题,并能够很好实现不确定的模型的控制,同时又提高了跟随者协同定位精度;在路径跟踪控制基础上,编队协调控制器将领航者与跟随者的位置误差控制转化为跟随者的速度误差控制,使跟随者能快速达到期望位置,从而使所有AUV实现期望的队形并保持。仿真实验对该控制策略进行了可行性验证,结果表明,该算法提高了编队的响应速度、控制精度和稳定性;再应用3台AUV进行了湖上试验验证,证明了该控制策略的有效性,能有效应用到实际中。     

多维固有时间尺度分解算法

针对控制回路、机械系统实际运行数据复杂多变、非稳定、非线性、信号耦合性强等问题,提出了一种新的多维信号分解方法,多维固有时间尺度分解(MITD)。给出了算法步骤;对所提出的MITD进行一定程度优化,以达到更好的分解效果;对所提出算法进行仿真分析和工业实例分析,表明了MITD对多维数据分解的优越性。     

直齿圆柱齿轮径向挤压成形及有限元分析

针对传统齿轮精锻存在齿形填充不饱满,模具使用寿命短,成形载荷大等问题,采用径向挤压成形方案,同时采用多凸模径向挤压成形齿轮。该方案将轴向挤压整体受力模式改为局部受力,有效地降低了成形载荷,提高了模具使用寿命,同时消除了轴向挤压中间的起皱现象。最后利用有限元软件模拟锻件挤压时的温度场、应变场及金属流动规律,证明该方案的可行性。     

航海雷达图像阴影提取波高算法的改进研究

应用几何阴影法从航海雷达图像中反演有效波高时,阴影分割的准确性直接影响估测波高的精度。针对这一问题,对Rune G提出的阴影算法(为便于表述,简称为Rune算法)进行了改进,基于差分边缘检测的思想提出了一种准确划分图像阴影的自适应方法,方法同时继承了Rune算法的优点,估计有效波高时无需外部提供参考。通过与Rune方法比较,所提出的方法分割的局部阴影更为合理。利用福建平潭试验基地获得的图像数据对该算法进行了验证,结果表明改进后的估测法获得的波高的精度有所提高。     

基于时域有限差分法舰载活动设备电磁场分析

舰载活动设备产生的电磁干扰因无法采用传统的舰船消磁技术消除而需准确评估。以舰载火炮为例,采用时域有限差分法分析了舰载火炮在姿态改变时的电磁场特性变化。为提高建模精度,引入平均电参数对金属设备进行建模。通过坐标变换,提出了修正的差分方程对金属设备与Yee网格不重合的边缘部分进行模型修正。通过算例对比验证了算法的有效性。仿真结果表明:舰载火炮在姿态改变时电场有0.6~3.8 V/m的变化,磁场有0.0016~0.01 A/m的变化,这类电磁场变化对舰船电磁兼容性的影响不容忽视。     

80C552单片机与PP40描绘器的接口

ＰＰ４０描绘器与８０Ｃ５５２单片机接口，可以构成带有实时打印输出的高性能的智能仪器或便携式仪表，也可构成带实时就地打印输出的控制系统。文中介绍了８０Ｃ５５２单片机与ＰＰ４０描绘器的两种硬件接口方法，即直接接口法和通过８２５５与ＰＰ４０接口法，硬件接口和软件编程灵活方便，经过实际运行，效果良好，８０Ｃ５５２单片机与ＰＰ４０描绘器的接口具有较强的实用性和广泛的应用范围。     

基于CS-Jerk模型的改进机动目标跟踪算法

文中通过对CS-Jerk模型中的参数以及卡尔曼滤波的分析,提出了一种改进的CS-Jerk模型目标跟踪算法。该算法根据量测新息及其变化率,通过模糊推理机制自适应的调整"当前"统计Jerk模型的机动频率,接着利用强跟踪滤波器对运动模型进行滤波来弥补卡尔曼滤波器的不足。仿真结果表明,提出的改进CS-Jerk模型目标跟踪算法显著提高了原CS-Jerk模型在不同机动模式下对高机动目标的跟踪精度,验证了算法的合理性和可行性。     

基于窗口无关均值滤波的MSR图像增强

为解决多尺度Retinex方法在运算中要多次运用高斯卷积,尤其是采用大尺度高斯核进行卷积获取图像低频信息时,运算速度将大大下降这一问题,根据大尺度高斯卷积模板具有均值模板的特性,利用量化的均值滤波近似大尺度高斯卷积,将卷积模板简化成均值模板,并提出一种与滤波窗口无关的快速均值算法.该方法引入了一个数组s用于存储窗口横向移动时每一列的数值,从而减少重复计算,大大提高滤波速度.以640×640大小的彩色图像为例,其处理速度仅为0.0867s,相比原始的MSR算法速度提高了732倍.试验分析表明,该方法即保证实现良好的图像增强效果,同时极大的提高了运算效率.     

一种动态不确定环境下的机器人路径规划算法

为了提高机器人在动态不确定环境下的实时性和适应能力,提出了一种机器人实时路径规划新方法.采用环境信息处理算法,通过搜索实时局部环境信息特征信息的方式对环境信息进行分析和处理.该方法能够捕捉动态障碍物并对动态障碍物的运动规律进行预测,将特征信息及时更新给运动动作规划算法部分.运动动作规划算法是通过引入启发式思想选择双安全子目标点,完成规划运动动作并实现优化路径.在不同环境下进行仿真实验,检验了算法的有效性,证明算法在动态不确定环境下具有良好的实时性和适应性。     

潜器Stewart平台动力学仿真

建立了Stewart平台的动力学模型,对潜器的动力学特征进行分析,对其运动进行动力学仿真研究.以Stewart平台的任意支腿为研究对象,考虑各支腿的重力和惯性力,利用牛顿-欧拉方法建立了支腿及动平台的力和力矩平衡方程,推导出了Stewart平台的动力学方程及支腿所受的支反力.以潜艇模拟器并联机构为例,运用动力学模型进行了实际计算并绘制了支腿驱动力的变化曲线,将驱动力与支腿运动速度相乘得到支腿功率输出的变化曲线,为液压油缸的功率设计提供了依据,也为潜器的精确动力学解耦奠定了基础.