基于TTCAN和NCS的鱼雷制导系统结构

研究了时间触发的CAN总线、网络控制系统和基于网络控制原理的鱼雷制导系统。对于基于时间触发的TTCAN，详细分析了高层协议及工作原理。提出基于NCS的鱼雷制导系统一般性结构和设计方法，通过仿真分析了鱼雷网络控制系统存在的时延和数据包丢失等稳定性问题。通过对鱼雷网络控制系统结构、实时网络通信协议和规范的研究，指出NCS将是下一代全数字鱼雷的重要技术基础和结构。     

一种新的仿人控制方法研究

以模拟人对混水阀的调节过程为基础,提出一种新的仿人控制算法.该控制算法模拟人在控制时的粗调和微调,并使控制量逐步逼近最终稳定控制量的过程.算法中的参数具有明确的物理意义,可根据不同的控制指标方便地调节,并且能够获得足够的稳态误差.采用本文控制算法,不需要有精确的被控对象模型,即使在有较大干扰的情况下,仍可以获得较好的控制性能.     

自治式水下机器人避障行为机制研究

针对未知环境下自治式水下机器人(AUV)的运动规划问题,提出了一种基于行为的避障和趋向目标方法。根据行为动力学原理,设计了水平方面的趋向目标行为模块和避障行为模块,利用水平面的宏行为实现了水平面行为模块的融合。垂直面的行为设计根据模糊理论建立了输入"深度"和"高度"的模糊隶属度,制定了航行深度和距底高度与参考深度之间的推理规则,再通过解模糊化得到实际的参考深度的精确量。仿真结果表明:所设计的行为模型对外界环境有较好的反应性,响应正确有效,有助于提高AUV对环境的适应性。     

基于贝叶斯网络的水下AUV健康管理方法

随着自主式水下航行器(AUV)系统不断向自动化、智能化方向发展,系统结构和功能也越来越复杂。针对AUV健康管理系统中未能充分挖掘多源数据中隐含的有效信息的缺点,提出了基于朴素贝叶斯网络的AUV健康管理方法。首先,采用朴素贝叶斯网络与数据结合的方式构建AUV的健康管理系统;其次,计算该系统各部件和子系统的健康指标,并对整体健康情况进行评估;最终,输出AUV系统的健康状态和寿命指标结果,得到AUV系统的健康指标。利用Visual Studio和MATLAB作为仿真平台实现该方法并对结果进行验证,实验结果表明,该方法可以实现对不同健康程度的量化分析和表达,可确保AUV健康长久地运行。     

AUV水下分离运动及分离方式研究

自主式水下航行器是由载荷和运载体组成的一个多体系统，在载荷被释放时要保证其不能和运载体发生碰撞。推导了载荷和运载体初始位置和初始攻角的计算模型。在此基础上，对载荷在推冲分离方式和重力解脱方式下的运动进行了仿真和分析，结果表明，在推冲分离方式下，载荷的上浮运动和俯仰角的变化规律使其与运载体相撞的机会增加；重力解脱方式下，由于裁荷没有上浮运动且具有合适的姿态，从而使得分离非常安全。仿真结果与试验数据的一致性，验证了所建模型的实用性与有效性。     

Stable nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle using neural networks

In general, the dynamics of autonomous underwater vehicles (AUVs) are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operating conditions. For this reason, high performance control system for an AUV usually should have the capacities of learning and adaptation to the time-varying dynamics of the vehicle. In this article, we present a robust adaptive nonlinear control scheme for an AUV, where a linearly parameterized neural network (LPNN) is introduced to approximate the uncertainties of the vehicle's dynamics, and the basis function vector of the network is constructed according to the vehicle's physical properties. The proposed control scheme can guarantee that all of the signals in the closed-loop system are uniformly ultimately bounded (UUB). Numerical simulation studies are performed to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于灰色预测的AUV水平面轨迹跟踪控制研究

为解决自主式水下航行器轨迹跟踪控制中的不确定性问题,以及在各种航向角偏差情况下,保证正确的航向和准确的轨迹跟踪问题．提出基于灰色预测的模糊自适应航向角控制系统,克服不确定性对轨迹跟踪控制的影响;以航向角偏差预测值作为轨迹跟踪方案的选择依据．通过对水下航行器S形搜索的轨迹跟踪进行仿真研究,结果证明该方法具有较好的控制效果,可以保证水下航行器在不同航向角偏差的情况下稳定、准确的进行轨迹跟踪．     

一种多传感器更新的AUV-SLAM算法

针对同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法中,单个传感器提供的信息受到传感器本身特性和周围环境制约的局限性,提出了在仅声纳更新的SLAM算法同时,引入航向和速度的多传感器更新,使得自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)的定位和构图更精确。通过对实验结果的分析验证了多传感器更新的SLAM算法的有效性。     

AUV深度的模糊神经网络滑模控制

本文设计了一个模糊神经网络滑模变结构控制器，通过模糊神经网络对滑模控制律 的控制增益进行在线调整，并在海浪干扰条件下，用此控制器对AUV进行深度控制．仿真结 果验证了该智能控制方法具有很好的控制性能和鲁棒牲．     

远程自治水下机器人三维实时避障方法研究

海洋环境通常是不确定、非结构化和未知的，而远程AUV（LAUV）的避障声纳对环境感知有一定的局限，因此很难建立起精确、完整和统一的三维环境模型．LAUV实时避障是一个实时性很强的动态过程，它不但与环境有关，而且还与LAUV的运动学约束、动力学特性和操纵性有关．针对上述问题本文提出了一种基于复合控制的三维实时模糊避障方法．