模型不确定时滞欠驱动AUV的模糊变结构控制

为了实现具有时变水动力系数、未建模动态和时滞等不确定性的欠驱动自主水下航行器的鲁棒控制,以变结构控制的切换函数及其变化率为模糊控制器的输入,以变结构控制律的变化率为模糊控制器的输出设计了一个模糊变结构控制器;为了得到更好的性能,引入了压缩扩张隶属度函数,设计一定的模糊规则自适应地调整模糊控制器中的比例因子和量化因子;将该控制器和模糊变结构控制器,准滑模控制器进行了仿真对比,证明本文设计的控制器有更好的性能;最后基于该控制器对具有水动力系数不确定性,未建模动态和控制输入时滞的AUV运动模型进行了数值仿真,结果表明该控制器有很强的鲁棒性,而且控制成本很小,只在某些情况有极弱的抖振.     

全驱动式自主水下航行器有限时间编队控制

为了研究了全驱动式自主水下航行器有限时间编队控制问题。针对多AUV编队控制过程中的可变通信拓扑情形,首先通过预定义AUV间的通信距离,将多AUV系统建模为通信拓扑可变系统。其次对AUV三维运动学和动力学进行建模;为实现多AUV编队控制的有限时间控制,提出一种有限时间的二阶一致性控制算法,对AUV的速度(线速度和角速度)和位置(平移和角度)进行一致性协同控制,利用一致性协同后的速度量和位置量以及各AUV的动力学方程,求解各AUV的推力和推力矩。最后通过对可变通信拓扑情形下的多AUV编队控制进行了数值仿真,验证了所提有限时间编队控制策略的有效性。     

Optimization of S-surface controller for autonomous underwater vehicle with immune-genetic algorithm

To deduce error and fussy work of manual adjustment of parameters for an S-surface controller in underwater vehicle motion control, the immune-genetic optimization of S-surface controller of an underwater vehicle was proposed. The ability of producing various antibodies for the immune algorithm, the self-adjustment of antibody density, and the antigen immune memory were used to realize the rapid convergence of S-surface controller parameters. It avoided loitering near the local peak value. Deduction of the S-surface controller was given. General process of the immune-genetic algorithm was described and immune-genetic optimization of S-surface controller parameters was discussed. Definitive results were obtained from many simulation experiments and lake experiments, which indicate that the algorithm can get good effect in optimizing the nonlinear motion controller parameters of an underwater vehicle.     

自主式水下机器人故障特征增强方法

针对小波方法对自主式水下机器人(AUV)纵向速度进行外部随机干扰抑制时存在的过抑制问题,提出一种AUV纵向速度信号故障特征增强与外部随机干扰抑制方法,采用自适应随机共振方法实现AUV纵向速度信号的随机共振,以达成外部随机干扰能量向故障信号能量的转移;针对AUV纵向速度信号的非周期特性,基于AUV纵向速度信号与周期信号驱动下双稳系统输出信号实验数据,分析AUV纵向速度信号驱动下布朗粒子运动状态。水池实验结果表明:所提方法相对小波方法故障信号特征增强效果为70.66%,避免了过抑制问题,且布朗粒子仅在负势阱内运动。     

基于改进层次分析法的AUV重规划决策问题的研究

在执行海洋勘查使命过程中，当局势发生变化时，自治式水下机器人应能迅速调整以适应局势的变化，并且在需要时，它应进行重规划决策以找到最优的应对策略从而保证使命的完满完成和自身的安全．自治式水下机器人的重规划决策是一个多约束条件下的动态优化问题，考虑到自治式水下机器人重规划决策时的主要约束条件，建立了分层递阶的重规划决策模型，分析了基于改进层次分析法的重规划决策过程，获得了满意的应对策略．仿真实验表明：改进层次分析法能够有效解决多约束条件下自治式水下机器人的重规划决策问题．     

水下机器人覆盖式作业区探测方法

对水下机器人作业区探测这一特定问题进行了理论分析，针对目前覆盖式路径规划方法存在的不足，提出适用于本文任务要求的水下机器人覆盖式作业区探测方法，设计了基于模糊控制规则的水下机器人作业区探测策略。该方法不需环境模型，解决了传统的覆盖式路径规划方法不能用于未知环境的局限性。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于模糊神经网络的自主车导向控制器

为了实现自主车跟踪固定路径的精确控制,建立了自主车路径偏差控制系统的数学模型。设计了基于神经网络的自主车导向控制器,建立了模糊神经网络控制器的结构,并由实验数据产生训练样本。该控制器通过精确控制两个驱动轮的差动转速实现路径跟踪。实验结果表明采用模糊神经网络的导向控制器能够稳定地实现跟踪导向路径的控制功能。     

一种有效的水下机器人并行定位标图方法

提出了一种水下机器人并行定位标图的方法.首先对声纳扫描数据进行直线特征提取.在特征的匹配过程中,引入3种几何约束:一元约束,二元约束和刚性约束来保证观测特征和模型特征的正确匹配.在并行的定位与标图中进行了机器人的位置修正和地图修正.应用该方法,机器人在较为复杂的环境下,仅使用前视声呐和多普勒速度仪,依靠不精确的地图,实现了自主的定位和导航,同时修正了地图的精度.仿真和物理试验证明了该方法的正确性.     

欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

为解决存在海流干扰和模型不确定性情况下欠驱动自主水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题,首先在Serret-Frenet坐标系下,基于虚拟向导建立了跟踪误差模型.然后,在运动学控制器中基于李雅普诺夫(Lyapunov)理论和反步法设计具有自适应律的虚拟向导和一种改进的积分视线法(ILOS)导引律,克服了海流的干扰并减少了超调.应用反步自适应滑模控制(BASMC)理论设计动力学控制器,保证了系统的稳定性和鲁棒性.最后,应用非线性级联理论证明了整个控制系统的闭环稳定性.仿真结果表明:基于AUV与流体的相对速度来实现的控制律,便于工程应用.该控制器能够有效克服海流和模型不确定的影响,实现对三维路径的跟踪.     

水下机器人S面控制器的改进粒子群优化

S面控制器是一种有效的水下机器人的运动控制算法,但需要人工调整参数.为了减少手工调整参数所带来的困难和误差,提出了改进的粒子群优化算法对S面控制器参数进行优化.采用动态压缩因子,加快粒子算法的收敛;引入退火算法,提高粒子算法的局部搜索能力.同时,在S面控制器中引入智能积分项,有效地减小控制器的稳态误差.最后,论述了改进粒子群算法优化S面控制参数的具体过程,并在某型水下机器人上进行了仿真试验和水池试验.试验结果表明,该算法对于水下机器人非线性控制器的参数寻优达到良好的效果,优化后的S面控制具有较快的反应速度和较小的超调.     

水下自主航行器垂直面运动的预测控制

针对近水面海浪干扰下水下自主航行器(AUV)的深度跟踪及姿态控制问题,提出一种基于非线性降维状态观测器(ROSO)的预测控制.通过非奇异坐标变换实现AUV垂直面运动非线性模型的状态估计,并将状态估计结果用于预测控制及其预测模型的在线线性化过程中,在仿真实验中对ROSO与全维状态观测器(FOSO)的状态估计结果进行对比,同时也对比了所提出的基于在线线性化的预测控制(PC-NMOL)与现有的非线性预测控制(NPC)的控制效果.仿真结果证明了所提出的方法可以得到精确的状态估计,且具有动态响应快,对外部扰动鲁棒性强的特点.     

自主水下潜器全局规划及其仿真方法研究

应用遗传算法设计出二维/三维全局规划器,用于解决自主水下潜器在大范围海洋环境中自主全局路径规划的问题.规划空间采用栅格法离散建模,染色体采用十进制可变长编码方式,基于领域知识设计了初始种群生成算法和五种遗传算子;基于三维建模软件与视景技术建立了半实物虚拟仿真系统,通过设计不同的使命案例对全局规划算法进行了仿真验证.结果表明:该规划算法具有路径描述简单清晰、算法收敛速度快、求解效率高的特点,满足了使命规划的安全性和可行性要求.     

Numerical computation and analysis of unsteady viscous flow around autonomous underwater vehicle with propellers based on sliding mesh

The flexible transmission shaft and wheel propeller are combined as the kinetic source equipment, which realizes the multi-motion modes of the autonomous underwater vehicle (AUV) such as vectored thruster and wheeled movement. In order to study the interactional principle between the hull and the wheel propellers while the AUV navigating in water, the computational fluid dynamics (CFD) method is used to simulate numerically the unsteady viscous flow around AUV with propellers by using the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations, shear-stress transport (SST) k-w model and pressure with splitting of operators (PISO) algorithm based on sliding mesh. The hydrodynamic parameters of AUV with propellers such as resistance, pressure and velocity are got, which reflect well the real ambient flow field of AUV with propellers. Then, the semi-implicit method for pressure-linked equations (SIMPLE) algorithm is used to compute the steady viscous flow field of AUV hull and propellers, respectively. The computational results agree well with the experimental data, which shows that the numerical method has good accuracy in the prediction of hydrodynamic performance. The interaction between AUV hull and wheel propellers is predicted qualitatively and quantitatively by comparing the hydrodynamic parameters such as resistance, pressure and velocity with those from integral computation and partial computation of the viscous flow around AUV with propellers, which provides an effective reference to the study on noise and vibration of AUV hull and propellers in real environment. It also provides technical support for the design of new AUVs.     

自主式水下机器人试验平台研制与实验研究

为了进行自主式水下机器人智能行为的研究,自行研制了“海狸”水下机器人试验平台．介绍了“海狸”水下机器人的系统结构,在分析推进器性能的基础上,通过数字罗盘、加速度计以及深度计等传感器获得的运行速度、角速度等位姿信息,建立了水下机器人前向运动模型,进行了水下机器人运动控制与状态监测系统的实验研究．水池实验结果表明,“海狸”水下机器人可实现自主式水下机器人的基本运动控制,所建立的水下机器人前向运动模型能够描述水下机器人试验平台的动态行为,状态监测算法能够识别水下机器人的典型故障,从而验证了所提算法的有效性,同时也验证了作为水下机器人智能行为研究载体的试验平台的有效性和可行性．     

速度矢量坐标系下水下机器人动态避障方法

针对水下机器人能力有限问题设计了一种适应水下机器人能力的动态避障方法.以水下机器人对运动障碍物的相对速度信息建立速度矢量坐标系,在坐标系内,根据水下机器人速度矢量和障碍物速度矢量的相互关系以及水下机器人的能力,确定理论上能够避开障碍物的期望速度解集,然后按照满足碰撞时间条件的最小转艏避障原则求解水下机器人最优期望速度的大小和方向,使水下机器人能够以相对小的代价安全避开动态障碍物.仿真研究验证了此规划方法对躲避动态障碍物的有效性,该研究大幅度提高了水下机器人的智能水平.     

基于自适应区域跟踪的自主式水下机器人容错控制

研究自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)的推进器自适应区域跟踪容错控制方法。 与传统的自主式水下机器人容错控制方法不同,采用区域跟踪控制思想,将控制目标设定为以期望轨迹为中心的空间区域。 针对系统中存在的不确定性及推进器故障问题,采用神经网络进行在线辨识。 考虑到推进器故障时存在推力饱和而导致神经网络学习发散的问题,提出一种包含饱和因子的神经网络权值调整方法。 通过仿真,对所提方法的有效性进行验证。     

水下通气空泡航行体结构模态及冲击响应研究

将航行体水下通气空泡简化为空气弹簧,并基于结构水下附加质量与空气弹簧作用原理,推导了水下通气空泡航行体在局部通气空泡包裹下的流固耦合振动方程.基于该振动方程,对通气空泡航行体在不同空泡长度包裹下的模态频率以及冲击载荷作用下的结构响应进行了分析,并将结果与将通气空泡简化为真空情况的计算结果进行对比.研究结果表明,结构的模态频率随通气空泡长度的增大而波动增大;通气空泡刚度对结构模态频率的影响随模态阶数的增大而减小;在冲击载荷作用下,通气空泡长度越大,响应幅值越小、响应频率越高.     

滑模观测器在水下机器人推力器故障诊断中的应用

水下机器人运行在未知复杂的海洋环境下,一旦发生事故就可能造成巨大的财产损失,这就要求水下机器人具有应付突发事件的能力,即自动故障诊断和实现容错控制的能力．将滑模观测器应用于水下机器人推力器故障诊断,通过滑模观测器输出与实际传感器的输出构造残差信号．从残差中提取故障信息,实现推力器故障的检测与分离．提出采用模糊诊断方法分析残差信号,克服了阈值判断法误报率高的弱点．仿真结果表明,提出的方法可以区分系统的状态变化和状态异常,能有效诊断出哪一个推力器发生故障以及故障发生的时刻．该方法为水下机器人执行器的故障诊断提供了一种可选方案。