自主式水下机械手系统研究

本文从水下机械手的总体设计，关节直流电机的驱动和调速，手臂上声纳的水下搜索与跟踪，机械手系统的智能控制和电源等几个方面，介绍了有关自主式水下机械手系统的研究。

水下作业液压机械手夹持力模糊控制技术的研究

水下作业系统大多采用液压驱动。本文设计了一种握力传感器并对其性能进行研究，建立了控制机械手爪的电液位置伺服系统，在此基础上，构成了基于电液位置伺服系统的机械手夹持力控制系统，采用带有可自动调整的智能权函数的模糊控制器来控制机械手夹持力，并进行了实验研究。实验证明，使用这种控制方法系统响应快、超调小、控制精度高、能够满足机械手爪抓取作业时对夹持力控制的要求。

智能水下机械手分布式控制系统的通信技术

研究了装备AUV的智能机械手分布式控制系统通信软、硬件技术 ,主要内容包括 :基于套接口的以太网通信技术、基于Win32的多线程串行通信编程技术、C5 1单片机串行通信的软、硬件实现及并行通信的软、硬件实现技术 ,并阐明了具体的通信软件的编程及硬件电路设计 .

基于局域网的水下作业机械手遥操作控制系统研究

介绍的基于局域网的水下作业机械手遥操作控制系统是在原"SIWR-II型水下机械手试验样机"的基础上,建立了操纵杆控制方式以及局域网络控制方式实现的.本文介绍了该系统的组成、工作原理、及关键软件的设计.建立了一个基于局域网的水下作业机械手遥操作实验系统,操作者通过操纵杆控制以及局域网可以在本地或远程控制机械手完成抓取、搬运和放置工件的作业任务,为水下机器人机械手作业技术的深入研究打下了基础.

5自由度自主式水下机械手的研制

自主作业水下机械手是水下无人无缆自主式潜水器 ( AUV)研究的重要内容之一 ,详细介绍了研制的 5自由度自主作业水下机械手的结构设计特点和主要性能技术指标 ,论述了机械手的控制和计算机仿真及调试试验情况。

核电站检修主从式水下作业机械手研究

研制了适用于核电站反应堆和乏燃料水池水下作业的六自由度同构型主从式水下机械手。建立了从机械手水动力学模型,针对主从式机械手具有的强非线性,设计了一种基于模糊PID控制的主从控制器。采用ds PACE半物理仿真平台,搭建了主从式机械手两关节测试系统,验证了主从实时跟随性,为水下作业机械手整机控制奠定基础。实验结果表明主从手关节角度跟随性好,主从手末端位置跟随过程形成的轨迹形状基本一致,大小成比例,证明模糊PID控制器能较好地实现主从轨迹跟随,满足位置伺服精度要求。

基于智能控制技术的煤矿采煤机电系统优化设计与实现

针对煤矿采煤机电系统存在的集成度低、可靠性不足、效率低下、智能化水平不高等问题,提出一种基于智能控制技术的煤矿采煤机电系统优化设计方案。通过综合应用控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)总线技术、冗余设计、参数优化匹配及深度强化学习等智能算法(Deep Reinforcement Learning,DRL),对采煤机电液系统进行全面改进和提升。搭建机-电-液联合仿真平台,对比分析不同控制方案的性能表现,验证优化设计的可行性和有效性。结果表明,优化后的采煤机电系统在节能效率、动态质量、自主作业能力等方面均得到显著提升,为实现采煤装备的智能化升级提供了新思路。

切换拓扑下多自主水下航行器编队一致性控制

针对含有通信时延的多自主水下航行器系统的控制问题,本文提出了包含相对位置信息以及速度阻尼器的一致性控制算法。通过反馈线性化方法将多自主水下航行器运动学模型和动力学模型转化为二阶积分器形式。对含通信时延的系统构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用积分不等式和线性矩阵不等式理论,得到多自主水下航行器系统实现一致的充分条件。研究表明:仿真实验证明了所提控制算法的有效性,并验证了在随机切换拓扑和编队队形变换时此控制协议下的多AUV系统具有良好的鲁棒性和稳定性。通过设置位置层和速度层通信拓扑,减少速度和位置的耦合,并提高收敛速度,多自主水下航行器系统可以收敛到期望位置。

水下机器人作业机械手的研究与发展

水下作业机械手是水下机器人核心组成部分，研究第二、第三代水下机械手技术是水下机器人的课题。本文仅不水下作业机械手当前的发展状态、设计原则及智能化技术的研究提出阴关看法，仅供研究水下机械手课题展开讨论。

水下机器人作业机械手的研究与发展

水下作业机械手是水下机器人核心组成部分，研究第二、第三代水下机械手技术是水下机器人的重要课题，本文仅就水下作业机械手当前的发展状态，设计原则及智能化技术的研究，提出有关看法，仅供研究水下机械手课题展开讨论。

水下作业机械手遥操作实验系统的研究

水下机器人在恶劣的工作条件下作业 ,对其采用先进的控制技术具有十分重要的意义。针对SI WR_Ⅱ水下机械手样机 ,开展了主从遥操作控制系统的研究 ,并实现了基于操纵杆的控制。

水下自主作业系统轨迹跟踪与动力定位

论述了一种水下自主作业系统的轨迹跟踪和动力定位控制算法。该系统由一个水下智能机器人和一个机械手组成,具有非线性、强耦合、高维数、时变等特点。在充分考虑了各种水动力因素的基础上,使用Quasi-Lagrange方程建立系统的动力学数学模型。采用滑模控制方法,并利用模糊逻辑动态调节滑膜控制器的增益系数,进行了计算机仿真试验。结果表明该方法对水下自主作业系统的轨迹跟踪与动力定位控制性能优良。

煤矿智能快速掘进关键技术研究现状及展望

针对煤矿巷道掘进智能化建设情况,探讨了现阶段分别以连采机、掘锚一体机、全断面掘进系统、掘锚机为核心的四大类智能快速掘进成套装备发展现状,分析了四大类智能快掘装备与地质条件适用性,提出了实现煤矿智能化掘进需要解决的关键技术的问题,探讨了以信息传输与智能分析技术、智能感知技术、精确定位导航技术,自主定型定向截割技术、掘进机远程自主截割控制技术以及多级多工序智能协同控制技术为基础的智能化掘进实现途径;基于复杂地质条件下煤矿巷道掘进亟待解决的关键问题,提出了以掘进作业功能需求、掘进工艺要求为依据的系统化分析、模块化设计、功能优化组合的设计方法;研究了以虚控实、虚实结合的多级数字孪生构架,基于掘进巷道设备、环境、地质构造多维信息再现实现掘进机远程控制;提出了单机智能化、系统协同化、井下智控与地面远程监控相协同的控制方法。开发了新型的无重复碾压柔性超前支护技术、截割部多级伸缩截割技术、智能锚固机组多钻机并行作业等技术,研制了具有掘、支、锚、运、探多工序并行作业的新型快速掘进作业联合机组,提出了掘进机器人、超前支护机器人、锚固机器人、辅助运输机器人组柔性并行作业技术;提出了基于数据驱动的多机多工序协同控制行为规划决策方法。提出构建完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,构建集井下现场生产状态、掘进巷道空间信息、掘进装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知智能化监控平台,实现虚拟系统与实际掘进系统实时通信,通过数据驱动规划分析实现智能化、少人化掘进。

不同通信定位方式下AUV编队智能控制方法综述

综述了国内外自主水下航行器(AUV)在光学和声学2种不同通信定位方式下的编队智能控制方法。首先,归纳了AUV编队的基础模型,这些模型是考虑通信定位约束时智能控制方法设计的基础。其次,针对光学与声学2种通信定位方式,归纳了考虑通信定位约束时的技术难点和智能控制方法,并对研究成果进行了总结。最后,对AUV编队智能控制的发展趋势进行了分析和探讨。可为AUV编队智能控制方法的设计提供参考,对AUV编队的理论研究和工程化应用具有借鉴意义。

自主水下航行器自噪声控制及实验验证

自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是一种可以根据预设任务,在水下自主航行的无人潜水器,其作为移动测量平台逐渐被应用于海洋环境监测、水下目标识别、水底地形探测等领域。由于AUV平台较小,其自噪声严重制约搭载于平台的声呐系统性能,如何有效控制AUV的自噪声,对于平台声呐系统实现最佳性能具有重要实际意义。AUV的自噪声主要由航行器舵机等产生的机械噪声、螺旋桨噪声和水动力噪声几部分组成。本文通过AUV平台与声呐系统一体化控噪设计,利用机械降噪、隔振材料、智能控制等手段,对AUV进行系统性噪声控制。通过室内和湖上实验,测试平台不同部件、不同工况下的噪声特性,以及降噪效果。搭载声呐系统的平台湖上自噪声测量试验结果表明,在典型平均航速为3 kn情况下,平台自噪声1 kHz以上频段可控制在80 dB以下。

AUV自主控制全局模型及智能决策算法研究

分析了自主式水下潜器(AUV)自主控制全局模型的内涵,指出应该包含环境信息、使命信息以及自身状态三个部分;用栅格法建立了环境模型;定义了“多区域地形勘察”使命案例;分析了与决策算法相关的AUV自身状态的表示方法;在此基础上开发了智能决策算法,算法包含路径选优和速度规划两部分;应用图论及运筹学的方法实现了路径选优,应用遗传算法实现了速度规划;用Petri网为AUV的使命控制过程建模,最终完成了智能决策算法和使命控制系统的集成;经仿真验证,所开发的智能决策决策算法正确有效,AUV使命的控制和执行自主可靠。

基于层次深度强化学习的带电作业机械臂控制技术

为了实现配电网带电作业机械臂的自主避障和自主导航,提出了一种基于子任务的层次深度强化学习算法的机械臂智能控制方法,设计了其对应的环境状态空间、动作策略和奖励函数并开展仿真实验进行效果验证。实验结果表明:全局随机障碍下单一模型成功率平均不足35%,层次模型比单一模型在全空间的决策训练中更易收敛,在跨线作业和设备作业两种场景下避障导航成功率分别可提升至90%和71.01%;同时,提出的安全路径引导奖惩机制可有效提升考虑安全距离下的机械臂作业路径寻优效率。层次深度强化学习模型在应对不同目标及障碍时具有更强的泛化性能,可为实现全自主带电作业提供理论和技术参考。

无人农场中的智能控制技术应用现状与趋势

在中国城镇化浪潮下,土地流转也将成为土地高效集约化利用带来契机。未来农业,技术先行,无人农场技术模式是对农业未来的可持续发展进行的一种大胆的尝试与探索。该研究分析自主定位导航技术、在线专业传感器、工作障碍信息感知技术、路径规划决策技术、多机协同技术、自主作业和变量作业等技术的研究应用现状,研判农业大数据、智能决策系统和机器人作业装备等关键核心技术前沿和发展趋势,提出农业智能设备的专用传感器、精准操作决策控制系统、实用的智能设备仍然是无人农场实际应用的关键环节。研究表明无人农场技术模式当前存在基础数据积累不足、环境—作物—装备互作机理不明、智能装备多参数融合调控策略缺乏等重大问题,需要重点关注农业大数据、智能决策系统、机器人操作设备、无人农场领域示范等核心技术,为无人农场农业生产自动化、智能化和环境可持续性的优化发展提供了一定思路。

智能集成作业系统的控制研究

研究了智能集成作业系统的组成及功能，阐述了智能集成作业系统的传感器配置及关键传感器工作原理、智能控制体系结构、控制系统硬件组成及软件结构等。

水下船体表面清刷作业机器人的控制系统

水下船体表面清刷作业机器人是一种新型的用于水下特种作业的机器人。作者从电机驱动、姿态检测、自主控制等几个方面进行了机器人控制系统的硬件及软件设计 。