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基于遗传算法的自治水下机器人水动力参数辨识方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统确定自治水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)水动力参数试验和理论计算的困难性及以往辨识方法优化结果趋于局部最优解的缺点,提出一种基于遗传算法的AUV水动力参数辨识方法,该方法不受参数初值选取的影响,具有较好的鲁棒性和全局寻优特性,可为AUV运动控制、状态预报及控制系统开发等提供动力学模型。针对开架式AUV原型样机CRanger-01,在对其进行动力学建模分析的基础上,利用该方法对其水平面运动水动力参数进行辨识,得出了CRanger-01的19个水平面水动力参数,与实际值进行比较后,辨识误差在允许范围之内。通过运动仿真对模型进行验证,结果表明该算法能有效辨识AUV水动力参数,可为工程实践提供参考依据。 相似文献
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目前海上稠油热采井超高温光纤长效监测技术中,光缆管结构设计单一化,仅能开展分布式光纤温度传感技术(DTS)参数监测,而无法同时获取井下温度、压力数据。为解决此问题,设计了一种温压同测光缆管,该光缆管为3层管结构,可实现高温井筒环境内对DTS、分布式光纤声波震动传感技术(DAS)数据同时采集与传输。通过数学模拟分析,推演该光缆管可精准测取井下压力数据,并结合光纤温度监测,可使多元参数集中传输,且采集通道互不干扰,保障数据传递的实时性和独立性。通过地面氮气传输实验测试,该温压同测光缆管在不同氮气流速下,压差值均小于0.01MPa,验证了温度、流量对压差影响较小,可以保证测试整体的精确程度,满足压力测取精度要求。研究表明,在热采井进行光纤长效监测时,温压同测光缆管可以实现井筒多元参数同测,为海上油田注热井完成井筒多元参数长效监测提供技术保障。 相似文献
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随着5G商业化和标准化的逐步推进,对6G技术的研究也提上了日程。由于其在6G无线通信系统中的巨大应用前景,物联网(IoT)技术引起了人们广泛的兴趣。面向6G的物联网网络需要允许大量设备接入并支持海量数据传输,其鲁棒性和可扩展性至关重要。在物联网中,所述“事物”(用户)可以通过采用各种多功能无线传感器实时收集环境数据。通常来说,收集的数据将反馈到中央单元以进行进一步处理。但是这一机制依赖于中央单元的正常工作,鲁棒性较差。该文提出一种分布式译码算法,该算法通过让各用户之间互相协作,交换信息来实现在各个用户处完成译码。利用分布式译码算法,每个用户可以得到与中心化处理相似的译码性能,从而提高了网络的鲁棒性和可扩展性。同时,相比传统分布式译码算法,该算法不需要每个用户了解网络的拓扑结构,因此为面向6G的高动态物联网提供了技术支撑。 相似文献