基于多传感器数据融合的深海集矿机导航与定位

考虑到深海底的复杂、未知工作环境,在深海集矿机的海底导航与定位研究中提出了一种基于多传感器数据融合思想的深海集矿机导航与定位方法,该方法使用一种修正的长基线水声定位系统,采用自适应卡尔曼滤波算法,融合由长基线水声定位系统对集矿机位置的测量值和通过多普勒测速仪等其他传感器的测量值间接得到的关于集矿机位置的推测值,得出某时刻集矿机位置的最优估计;此方法适合集矿机在复杂未知的深海底环境中实现自主导航与定位任务;仿真和试验结果印证了此方法的有效性。

UML在深海集矿机远程监控系统中应用研究

分析了UML(unifiedmodelinglanguage)建模方法在信息建模中的优点,具体研究了UML建模方法在深海集矿机远程监控系统建模中的应用;针对深海集矿机远程监控系统的工艺流程,采用UML中的用例图、活动图和序列图等描述远程监控系统的需求、分析和设计阶段的信息系统模型;并对深海集矿机远程监控系统进行建模,使系统模型更通用、更易理解,增强了系统模型的重用性和互操作性。以RationalRose2002为工具来描述UML方法的建模过程,开发了深海集矿机远程监控系统,在海洋采矿系统的模型机上试验运行情况良好。

深海集矿机自行走预测控制系统

为了解决作业于深海"稀软底"环境的集矿机两侧履带打滑严重的问题,以及集矿机的剪切驱动形式引起的速度调节滞后的问题,提出了一种基于模糊控制的防滑控制方法,并采用带参数自校正模块的灰色预测控制器进行自行走控制;防滑控制器能使深海集矿机的行驶速度与沉积物特性匹配,有效抑制履带打滑,保证集矿机在极限海底沉积物上安全行走作业;带自校正模块的预测自行走控制算法与单纯的PID控制、不带自校正模块的灰色预测控制相比,具有更好的行走控制性能和自适应性;仿真结果表明了算法的有效性。

基于改进型遗传算法的深海集矿机路径规划

提出一种基于改进型遗传算法的深海集矿机路径规划新方法。针对路径规划中标准遗传算法易陷入局部最优的缺点,在标准遗传算法基础上,根据栅格地图的实际特点对算法的编码设计,初始群体设定及遗传操作做出了相应的改进,提高了染色体整体的进化效率,使得改进后的算法可以准确、快速地获取最优路径。实验仿真结果表明该算法的有效性。

深海集矿机集矿装置高度去耦控制研究

深海集矿机作业过程中,通过液压系统驱动的集矿装置来采集多金属结核。该文研究了集矿装置的高度在行走中受车体姿态的影响,分析了集矿装置高度和车体姿态之间的耦合机理,根据耦合对象的特性,对集矿装置和集矿参数进行解耦优化,并采用MAT-LAB中的Simulink工具箱进行了仿真。仿真结果证明了该解耦优化算法与液压系统滞后性相匹配,使集矿装置达到了最佳的集矿效率和使集矿机行走稳定。

CAN总线在深海集矿机嵌入式控制系统中的应用

深海集矿机以CAN总线为通信平台,集成三块LPC2292构成多处理器控制系统。本文重点介绍了CAN总线在该控制系统中的应用,以及在嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ环境下CAN总线驱动程序设计技术。

基于GA-BP神经网络的深海集矿机避障系统

结合深海集矿机的实际作业环境,建立集矿机的实时避障神经网络模型。该模型采用多传感器融合技术,将声纳传感器采集到的环境信息进行处理后作为BP神经网络的输入;设定车体的注视向量、转向角和速度为网络输出;根据集矿机实际行进情况,并综合人的行走经验,设置能够实现实时避障的网络导师训练信号。引入遗传算法对已建立BP避障模型进行改进,以克服局部极小值问题。仿真研究表明:遗传算法优化后的BP神经网络,能够有效训练达到预期目标,并能在很大程度上克服BP网络的局部极小值问题。在Matlab中给出障碍物环境中的避障仿真结果,表明此方法的可行性。

SGZD-1型深海集矿机惯性导航定位系统的研究

集矿机在数千米以下的深海底进行采矿作业时,如何掌握集矿机所在确切位置,实时跟踪集矿机的运行轨迹,并控制集矿机在特定的矿区按照规划的采集路线进行行走和采矿,是集矿机导航定位系统研究亟待解决的问题。由于深海工作环境的特殊性,目前国内外应用的深海导航定位大多采用应答式的基线水声系统,但在深海应用中暴露出精度不够、干扰严重、滞后严重等问题,无法满足集矿机定位要求。SGZD-1型深海集矿机惯性导航定位系统以萨格奈克效应作为理论基础,利用激光陀螺捷联惯性测量技术,首次将该项新技术成功应用于深海水下移动设备,有效地解决了水声定位存在的问题,使深海水下移动设备的导航定位有了突破性进展,最大误差降至1 m以内,满足了集矿机水下定位要求,并使我国在这一研究领域迈进世界先进行列。

基于模糊神经网络的深海集矿机路径规划

探讨了深海多金属结核集矿机在作业过程中的实时局部路径规划问题,旨在解决在深海复杂特殊环境下多金属结核集矿机的自适应实时路径规划问题。采用了能实现模糊控制规则的基于强化学习方法的自学习和自调整算法来实现深海集矿机的实时运动规划,并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法。设计了深海集矿机实时运动规划器结构、规划器操作过程以及相应的算法。集矿机试验样机池试试验表明该方法的有效性,可广泛应用于类似路径规划问题。

基于LabVIEW深海集矿机避障导航控制系统设计

发现障碍物后实施避障行为和绕开障碍物后回到预定开采路径继续进行采矿是深海集矿机避障导航控制系统必须解决的问题。根据集矿机控制系统实际要求,设计由测障声纳、定位声纳和方向罗盘组成的前端采集系统,设计基于电液控制的液压转向系统,给出了集矿机导航避障所需的下位机前端硬件采集系统,根据实际情况给出了导航避障控制系统的详细设计流程,并以此为基础,采用LabVIEW和Matlab混合编程的方法,设计了实现软件和硬件相连的LabVIEW上位机控制程序;将BP神经网络成功地导入了LabVIEW的编程界面;同时,经过图形化编程实现了网络输入模式识别。结果可知:结合实际海底车控制策略,利用声学和光学仪器结合使用的信息融合技术来完成缓坡检测问题,并结合上述设计方案给出实现完整避障导航的硬件系统组成;应用LabVIEW中的Matlab Script节点技术,建立软件和硬件的连接,用于实际控制,从而使得集矿机在真实作业环境下可以实现准确的障碍物绕行。

深海集矿机行走的交叉耦合控制

深海集矿机作业过程,受到作业环境和集矿机自身的影响,具有未知性、随机性、非线性和模糊时变等特性。针对深海集矿机这些特点,本论文提出轨迹误差定义,建立集矿机运动方程和误差模型,基于模糊调节的交叉耦合误差补偿器在不改变深海集矿机内部速度控制环结构的条件下,通过向各履带提供附加补偿控制量,进而提高深海集矿机轨迹跟踪的精度,并以深海集矿机模型车为实验对象,对算法的有效性进行了验证。

深海履带式集矿机多体动力学建模与行走性能仿真分析

深海底极稀软底质是一种完全不同于陆地表面的特殊底质,对海底作业机器的结构设计及其行走性能提出高要求。根据海底底质物理力学特性,配制实验室模拟底质,基于车辆地面力学理论,开展模拟履带板与模拟底质相互作用力学特性试验,分别获得法向压力-沉陷、水平切应力-剪切位移函数关系式。根据深海底履带式集矿机详细结构设计参数,采用动力学建模与仿真程序Recur Dyn/Track构建海底履带式集矿机多体动力学模型。应用实验室模拟试验获得的海底底质力学特性关系式,采用C语言编写用户自定义子程序,基于Recur Dyn/Track进行二次开发,实现深海底特殊底质力学模型在Recur Dyn/Track中的构建。开展海底底质特殊力学载荷下履带式集矿机多种行走工况动力学仿真,分析与评价其行走性能,为实际深海底履带式集矿机的结构设计优化、行走性能评估及行走控制研究奠定基础。。

基于CFD方法的海底集矿机模型外形优化

为了减少深海集矿机在工作中所受到的水阻力、提高能量利用率,利用流体力学软件,通过求解RANS方程,选择realizable k-ε湍流模型,对集矿机模型在海底不同速度下行走进行了流场数值模拟,得出了模型水阻力随速度变化的一般规律。根据计算结果对集矿机外形进行了优化设计,得到了几种减小水阻力的优化模型,数值计算结果表明,优化模型的外形设计能有效减小集矿机水阻力,可为今后集矿机外形设计提供参考。

基于网络时延预估补偿的远程控制系统研究

为了解决随机变化的网络时延对深海集矿机实时远程监控系统性能的影响,采用基于AR模型的自适应均方差算法(LMS)预测时延,并将之用于自适应smith预估补偿控制,以保证系统的稳定性。仿真结果表明,采用时延预测算法和smith补偿控制策略能够显著降低系统的超调量,保证系统的稳定性。