倾斜转弯无人水下航行器H_∞鲁棒控制策略

针对倾斜转弯无人水下航行器的控制系统是横滚、俯仰、偏航三通道强耦合非线性系统这一特点,首先建立了三通道控制问题加权性能结构模型,并研究了权函数的选取;然后,设计了H∞鲁棒控制器,并进行降阶处理;最后,进行了仿真验证。仿真验证表明:该设计方法能有效克服各通道的交叉耦合作用,可以满足倾斜转弯无人水下航行器的控制设计要求。     

基于虚拟参考点的AUV编队控制

针对自主水下航行器(AUV)的编队控制问题,分析了几种不同编队控制方法的优缺点,提出了一种融合了主从编队控制和虚拟结构编队控制二者优点的基于虚拟参考点的AUV编队控制新方法.该方法将AUV的水平面运动方程进行反馈线性化,得到一个二重积分系统,并将编队控制任务分为两个子任务,一是各个AUV的路径跟踪问题;二是要求所有的AUV要以期望的速度编队航行,在此基础上设计了AUV的编队控制律,并在设计虚拟参考点的位置更新时,综合考虑了编队中所有AUV的位置跟踪误差,实现了编队控制的高层协调.通过仿真试验,验证了所提出编队控制律的有效性.     

自治式潜水器规避航行神经网络控制器设计

在规避机动状态下,为了实现对自治式潜水器良好的航行控制,通过分析潜水器的运动状态,建立了运动状态方程,确立了非线性单输入/单输出系统.同时,将复杂的非线性模型通过微分同胚的方法转化为降阶的线性模型,并在此基础上提出了一种基于神经网络的控制方法:将滑模控制思想、反馈线性化理论及神经网络在线建模方法相结合,提出了基于神经网络的鲁棒自适应控制算法,并将此方法用于自治式潜水器高度保持的仿真中,从仿真的结果来看,控制器具有满意的控制效果,证实了该方法的有效性,能为自治式潜水器航行控制提供一定的参考.     

基于冗余管理的水下航行器深度容错控制方法

随着海洋开发的日益增加,水下航行器的研究也进入了快速发展阶段,如何保证航行器在水下恶劣环境中可靠工作成为急待解决的问题,尤其对于超远航程和超长航时的航行器,其航行过程中难免会发生意外错误,因此在保证性能的同时,如何提高水下航行器的容错能力成为近年来研究的一个热点问题.提出了一种基于冗余管理(Redundancy Management)理论的水下航行器容错控制方案,方案有效利用了航行器中各传感器的冗余性,减少了硬件设备的增加,降低了成本,并利用有限元状态机方法进行了Matlab程序仿真,结果表明,整个方案设计合理,容错控制律真正达到了"容错控制"的目的.     

自主水下航行器的自适应反演变结构控制器设计

由于水下航行器是高度耦合、复杂的多输入多输出不确定性非线性系统。对水下航行器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。将自适应反演控制技术和变结构控制策略相结合,提出了一种基于反演技术的自适应变结构控制器设计方法,实现AUV水平侧移和航向控制,并利用自主水下航行器模型进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方法对模型不确定性和不确定环境干扰表现出良好的鲁棒性和自适应性。     

未来水下作战的多面手：自主式潜航器

为了解决线导灭雷具受脐带电缆或光纤电缆羁绊的问题,从20世纪90年代起各国海军便开始研究无缆灭雷具,自主式水下航行器(AUV)就是其中一种,它也称为无人水下航行器(UUV),是一种无缆的水下航行器,或称无缆水下机器人。目前已取得迅猛发展,并且功能也有很大扩展,不仅适用于水下作战各领域,而且在海洋研究和水     

视频传输中非平衡与平衡转换研究

介绍了平衡式与非平衡式传输的概念,对非平衡与平衡转换的实现方法进行分析,在此基础上提出了一种基于集成电路AD8130和AD8131的解决方案。     

编队式自主水下航行器无碰协调控制技术研究

针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障碍物和其他AUV的碰撞危险.仿真结果表明,该AUV编队式无碰协调控制技术可使各AUV在避开碰撞危险的情况下,快速收敛到各自的参考路径,并保持编队的协调一致性.     

基于几何算法的水下航行器路径规划

在分析水下航行器路径规划影响因素及主要障碍物特点的基础上,提出了一种基于几何算法的水下航行器路径规划算法,并采用该算法对障碍物进行建模和路径规划研究,解决了水下航行器航经多障碍物海区的路径规划问题.最后,通过仿真试验验证了该算法的准确性与可行性.     

自治式水下航行器的控制结构

自治式水下航行器(AUV)和其它空中、陆地和水中无人驾驶航行器一样都有一般的控制问题。除了需要用于实时任务执行的高维和计算上密集的传感数据外,水下环境的动力和通信限制使得开发AUV的控制结构变得更加困难。本文介绍用于AUV的四种控制结构(分级的、不分级的、包含的和混合的结构)。详述11种AUV控制结构系统,体现了AUV技术水平和风格。还叙述新的基于传感器的嵌入式AUV控制系统结构并讨论其实现。