基于DEDS的AUV故障诊断问题研究

AUV系统作业时由于具有DEDS特性其故障诊断非常适合采用DEDS故障诊断理论来处理.首先对DEDS故障诊断基本理论和AUV的故障诊断过程进行了简要的介绍,然后以AUV均衡系统的故障诊断为例基于DEDS故障诊断理论对AUV的故障诊断过程进行了详细地分析和说明,仿真结果表明基于DEDS故障诊断理论的诊断结果和传统的基于解析模型的卡尔曼滤波器诊断方法的诊断结果相一致,证明了DEDS故障诊断理论在AUV故障诊断中的有效性.     

大型分布交互式仿真系统的DDM策略研究

分布交互式仿真是未来仿真技术发展的方向.大型分布交互式仿真应用具有仿真实体数目较大、实体间信息交互频繁等特点,而分布仿真应用基于的网络带宽资源又十分有限,因此如何降低网络冗余数据,充分利用网络带宽资源以提高网络上的有效数据的传输效率成为一个重要的研究方向.数据分发管理DDM的目标是滤除仿真运行中网络上的无用数据,减少网络上的数据.文中简单地介绍了HLA的基本思想,阐述了路径空间的概念,并结合多目组通讯技术,描述了几种实用的DDM策略,比较了它们的异同点,为选用合适的数据滤除方法管理大型分布仿真的大规模数据提供了依据.     

AUV自主控制全局模型及智能决策算法研究

分析了自主式水下潜器(AUV)自主控制全局模型的内涵,指出应该包含环境信息、使命信息以及自身状态三个部分;用栅格法建立了环境模型;定义了"多区域地形勘察"使命案例;分析了与决策算法相关的AUV自身状态的表示方法;在此基础上开发了智能决策算法,算法包含路径选优和速度规划两部分;应用图论及运筹学的方法实现了路径选优,应用遗传算法实现了速度规划;用Petri网为AUV的使命控制过程建模,最终完成了智能决策算法和使命控制系统的集成;经仿真验证,所开发的智能决策决策算法正确有效,AUV使命的控制和执行自主可靠.     

套管式直流蒸汽发生器静态和动态特性的仿真研究

套管式直流蒸汽发生器是一种采用双面传热的新型蒸汽发生器。通过假设中心管、环形管外侧与环形通道流体间的热流密度相等，应用集中参数和可移动边界的处理方法，建立了套管式直流蒸汽发生器的数学模型。在建立的数学模型基础上对蒸汽发生器进行了稳态和动态仿真计算。稳态仿真结果与Babcock & Wilcox 的19管直流蒸汽发生器试验结果进行了比较验证，3段(过冷段、蒸发段、过热段)的长度随功率变化的特性符合理论分析，动态仿真结果与热工水力定性机理分析结果相一致。     

长峰波海浪的数值模拟仿真与频谱估计

针对船舶航行抑制海浪干扰需要,研究了海浪波形的建立方法.选取ITTC双参数谱作为海浪谱,通过频率等分法对其进行频率分割,计算重心频率作为谐波频率,根据长峰波海浪模型进行仿真,得出了时间和空间海浪仿真波形.采用Welch法进行频谱分析,仿真精确度达到了1.65%.该方法不失一般性,是一种工程实用方法,对船舶运动参数的预报和滤波,海浪预报、船舶动力定位等方面的研究具有重要意义.     

A nonlinear bottom-following controller for underactuated autonomous underwater vehicles

The bottom-following problem for underactuated autonomous underwater vehicles^(AUV) was addressed by a new type of nonlinear decoupling control law. The vertical bottom-following error and pitch angle error are stabilized by means of the stern plane, and the thruster is left to stabilize the longitudinal bottom-following error and forward speed. In order to better meet the need of engineering applications, working characteristics of the actuators were sufficiently considered to design the proposed controller. Different from the traditional method, the methodology used to solve the problem is generated by AUV model without a reference orientation, and it deals explicitly with vehicle dynamics and the geometric characteristics of the desired tracking bottom curve. The estimation of systemic uncertainties and disturbances and the pitch velocity PE (persistent excitation) conditions are not required. The stability analysis is given by Lyapunov theorem. Simulation results of a full nonlinear hydrodynamic AUV model are provided to validate the effectiveness and robustness of the proposed controller.     

基于OFRBF-Elman网络的UUV动力学模型辨识

水下无人航行器(UUV)是具有较强非线性的复杂动态系统,而神经网络具有理论上逼近任意非线性的能力;为了提高UUV的动力学模型精度,运用了基于输出反馈的RBF-Elman(OFRBF-Elman)神经网络的系统辨识方法,即对Elman神经网络进行改进,将网络输出进行延时反馈,作为输入与隐层进行联接;将径向基函数作为隐层节点的激活函数,并以线性最小二乘法调整隐层到输出层的连接权值;然后,将该方法应用于UUV空间六自由度的动力学模型辨识中;最后,通过仿真证明了该网络结构的辨识算法具有很好的逼近能力和快速的训练速度。     

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.     

基于反馈增益的AUV稳定神经网络反步变深控制

为解决自主水下航行器的变深控制问题,提出一种基于反馈增益的反步控制方法.首先,通过设计控制器参数消除部分非线性项,在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性;然后,通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除,以加快神经网络的收敛学习速度,神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出,保证了闭环系统的一致最终有界性;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于显微视觉的MEMS微装配系统研究

提出一种基于显微视觉伺服控制的MEMS器件微装配系统设计方案,描述了系统样机及关键技术模块的研制方案。以微型光谱分析仪极板粘接为示范应用开展了实验研究,表明该系统适用于典型MEMS芯片的微对准和封装研究。