水下机器人运动的S面控制方法

由于水下机器人的强非线性以及系统存在不确定性，同时考虑到港湾环境下水声的噪声大，因此，水下机器人进行精确作业时的运动控制一直是其实用化过程中困扰人们的问题，通常水下机器人的控制方式有PID控制器，神经网络控制器和模糊逻辑控制器三种，但是，由于这三种方法在实际应用中都存在一些参数难以确定的缺陷，为了解决这一问题，本文从模糊逻辑控制方式出发，借鉴PID控制的结构形式，推导出一种全新而简单有效的控制方法，定义为S面控制法，从水下机器人的水池试验和海上实验来看，不论是定点的控制精度还是运动过程中的控制效果都较令人满意，尤其是在风浪，潮流都比较大的海上实验中得到验证，鲁帮性很好。     

可回转桨的水动力模型与操纵性能

可回转桨在船后形成复杂的流场,难以建立准确的数学模型,因此对其推力进行理论计算十分困难。本文根据实验数据,用神经网络辨识方法建立了船后可回转桨的水动力模型,并在此基础上研究了可回转桨的操纵性能。仿真结果表明：用神经网络系统辨识方法所建立的数学模型能够真实地反映可回转浆的推力特性。本文为研究复杂的水动力问题提供了一种行之有效的方法。     

智能潜器控制系统的实航验证

本文介绍了某智能潜器的系统概要及其使命规划系统和使命控制系统的结构,并通过对其实航试验结果的分析,证明了本系统能够实现自主导航、自主避障等功能。特别是,本系统对潜器的位置和艏向具有优良的控制特性,达到了预定的研究目标。     

动力定位系统的模糊自适应控制

本文设计了一个用于海洋动力定位系统运动控制的模糊自适应控制器。文中提出了一种优化设计方法,使模糊控制性能接近最优,并保证了自适应控制的稳定性。仿真结果表明：该控制器有效、实用,在各种环境下都能取得满意的控制效果。该方法对于海上平台、动力定位船舶及潜器等控制系统都是适用的。     

近水面大型载人潜水器的波浪升力与空吸现象

本文采用势流法计算近水面载人潜水器的波浪力。对在波浪气象条件下,航行在水面的潜水器,如果不增加负浮力,就无法下潜,以及在潜望镜深度时有空吸现象,潜水器有浮出水面的倾向,进行了理论解释。这对潜水器的潜水动力环境分析和潜水器操纵是有实用的意义。     

水下机器人神经网络滤波技术的研究

滤波技术能提高水下机器人传感器信息的可靠性和精度 ,以保障水下机器人智能作业的顺利完成。将水下机器人的动力学特性隐式地分布在网络权值上 ,构造BP神经网络 ,进行水下机器人的运动状态预报 ,并将预报值与平滑后的实测数据相结合进行滤波 ,有效去除信号的噪声。仿真结果表明该方法能达到很好的滤波效果     

可回转浆的水动力模型与操纵性能

可回转桨在船后形成复杂的流场,难以建立准确的数学模型,因此对其推力进行理论计算十分困难。本文根据实验数据,用神经网络辨识方法建立了船后可回转桨的水动力模型,并在此基础上研究了可回转桨的操纵性能。仿真结果表明用神经网络系统辨识方法所建立的数学模型能够真实地反映可回转浆的推力特性。本文为研究复杂的水动力问题提供了一种行之有效的方法。     

开架式水下机器人运动的模糊非线性PD控制方法

由于水下机器人系统的非线性动力学特性和工作环境的复杂性和不确定性,如何更好地设计水下机器人作业时的运动控制器一直是其实用化过程中没能得到很好解决的问题。结合模糊逻辑和S面控制,利用T—S推理结构,设计了一种兼具局部和全局调整功能的模糊非线性PD(m)控制器,仿真结果表明,其控制效果要优于采用单一控制参数的S面控制器。