形状记忆合金驱动的曲柄滑块机构多目标优化设计

提出了一种应用于水下机器人方向舵、滑块为原动件的曲柄滑块传动机构,形状记忆合金差动驱动是该机构的突出特点.分析了形状记忆合金差动驱动的曲柄滑块机构运动机理,基于形状记忆合金驱动器的变形能力和力学性能,采用多目标优化设计理论和算法,对形状记忆合金差动驱动的滑块行程和作用在滑块上的初始驱动力进行了综合优化,得到了曲柄滑块机构的结构优化参数,同时为形状记忆合金差动驱动器的性能参数设计提供了理论依据和设计准则.虚拟样机仿真试验验证了机构良好的驱动和传动性能.     

一种水下机器人混合模糊P+ID控制方法

针对具有非线性动力学特性的水下机器人的运动控制,提出采用解析式描述的单输入模糊控制器取代常规数字PID控制器中的比例项,并保持原有常规PID控制器的结构和参数不变,得到一种混合模糊P+ID控制方法.研究了水下机器人混合模糊P+ID控制的参数调节方法,并采用小增益定理分析了引入模糊控制后的系统输入输出稳定性.采用水下机器人的非线性动力学模型进行了仿真实验,结果表明提出的混合模糊P+ID控制具有比常规PID控制更好的性能.     

海洋机器人环境能源收集利用技术现状

能源供给是限制海洋机器人作业能力的重要因素之一,从海洋环境中获取能源并利用有助于增加海洋机器人的能源供给,提高续航能力和负载能力,实现长期、连续作业．本文对各种形式的海洋环境能源及其特点进行了介绍,根据能源形式的分类分别介绍了海洋机器人环境能源收集利用技术的现状,最后对海洋机器人环境能源收集利用技术的特点进行了总结,并讨论了未来发展中的关键技术．     

波浪驱动无人水面机器人运动效率分析

以波浪驱动无人水面机器人(WUSV)的运动效率为研究对象,首先分析了该机器人的驱动原理,并推导了驱动力的计算公式.然后,结合波浪理论从能量转化角度建立了运动效率分析模型.最后通过波浪驱动无人水面机器人实验平台,分析和计算了波高、波浪周期和翼板旋角对运动效率的影响,这为WUSV的动力学建模和效率优化分析提供理论基础和设计依据.     

两栖机器人轮桨腿驱动机构多目标优化设计

提出了一种既能够在陆地上爬行,又能够在一定深度的水下浮游和在海底爬行的新概念轮桨腿一体化两栖机器人;多运动模式和复合移动机构是该机器人的突出特点．分析了轮桨腿复合式驱动机构的运动机理,并采用多目标优化设计理论和算法,对驱动机构的爬行性能和浮游特性进行了综合优化,得到了两栖机器人驱动机构的结构优化参数．虚拟样机的仿真结果证明了该轮桨腿一体化两栖机器人驱动机构的综合运动性能良好,对非结构环境具有一定的适应能力．     

光纤微缆对SARV操纵性的影响分析

以新概念小型自治遥控水下机器人SARV及其光纤微缆系统为研究对象,在对光纤微缆进行受力分析的基础上,采用集中质量法建立了光纤微缆的动力学模型。结合作业中SARV载体的实际运动,利用直接计算法分析了不同运动状态下光纤微缆对SARV载体产生的附加力和附加力矩及其对SARV载体操纵性的影响,并提出了合理的操纵建议。为SARV载体端设计光纤微缆释放装置张力控制提供了一定的理论依据,在一定程度上有助于完善SARV控制系统,提高SARV航行的稳定性。     

基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制

提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适应控制方法, 该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构, 也不需要预先的训练阶段, 完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型. 首先, 本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器, 然后, 利用 Lyapunov 稳定理论, 证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性, 最后, 采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性.     

深海小型爬行机器人研究现状

通过充分的文献调研和总结,根据海上作业形式对典型的深海小型爬行机器人分成3类进行了综述.对影响深海小型爬行机器人发展的海底运动适应性、导航定位、能源供给以及轻量级机械手4项关键技术进行了总结和分析,并对其未来的发展趋势进行了展望.     

Dynamics analysis of planar armored cable motion in deep-sea ROV system

The armored cable used in a deep-sea remotely operated vehicle（ROV） may undergo large displacement motion when subjected to dynamic actions of ship heave motion and ocean current. A novel geometrically exact finite element model for two-dimensional dynamic analysis of armored cable is presented. This model accounts for the geometric nonlinearities of large displacement of the armored cable, and effects of axial load and bending stiffness. The governing equations are derived by consistent linearization and finite element discretization of the total weak form of the armored cable system, and solved by the Newmark time integration method. To make the solution procedure avoid falling into the local extreme points, a simple adaptive stepping strategy is proposed. The presented model is validated via actual measured data. Results for dynamic configurations, motion and tension of both ends of the armored cable, and resonance-zone are presented for two numerical cases, including the dynamic analysis under the case of only ship heave motion and the case of joint action of ship heave motion and ocean current. The dynamics analysis can provide important reference for the design or product selection of the armored cable in a deep-sea ROV system so as to improve the safety of its marine operation under the sea state of 4 or above.     

水下机器人的神经网络自适应控制

研究了水下机器人神经网络直接自适应控制方法,采用Lyapunov稳定性理论,证明了存在有界外界干扰和有界神经网络逼近误差条件下,水下机器人控制系统的跟踪误差一致稳定有界.为了进一步验证该水控制方法的正确性和稳定性,利用水下机器人实验平台进行了动力定位实验、单自由度跟踪实验和水平面跟踪实验等验证实验.