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(FNPD)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。

开架式水下机器人运动的变结构神经网络控制

针对开架式水下机器人运动的精确控制问题,提出一种水下机器人变结构神经网络控制方法。利用变结构控制理论中的趋近律方法,推导出神经网络参数的镇定算法,并讨论了学习算法的全局稳定性条件。仿真实验结果表明该控制方法对网络学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。

微型开架式水下机器人水动力系数测定

水下机器人水动力系数的准确测定,是对机器人运动进行仿真和控制的前提。以形状复杂的开架式有缆水下机器人(ROV)作为研究对象,通过一系列水动力试验,计算出适用于开架式水下机器人模型的几个重要的实时水动力系数,为自主遥控水下机器人(ARV)的运动仿真提供了数据支撑,进而为ARV的控制奠定了基础。

小型开架式水下机器人水动力特性仿真研究

为解决小型开架式水下机器人传统水动力系数获取方法中存在的误差大、耗时长、耗资大、过程复杂等问题,论文提出了一种小型开架式水下机器人的水动力特性仿真实验方法。基于FLUENT软件针对"XJTU号"水下机器人水动力特性展开研究,探究水动力与机器人航行速度、角度和加速度之间的关系。模拟了"XJTU号"匀速直航、水平斜航、垂直斜航、加速直航运动实验,并利用最小二乘法针对仿真数据进行处理,获得了相应的水动力系数。将论文仿真结果与现有文献中小型开架式水下机器人的约束船模实验结果进行对比分析,证明了论文研究方法的有效性和实用性,为小型开架式水下机器人运动控制和操纵性能预报提供了数据基础和方法支撑。