自治潜水器作业安全风险因子研究

自治潜水器(AUV)是一类能够自主在海洋中航行和作业的潜水器,能够替代人类在水下危险的环境下,安全可靠地完成科学考察、环境探测和作业等任务。为实现水下大范围作业,AUV主要通过自带能源,可以长期脱离母船及人工控制开展自主化作业,也导致其丢失现象频发。本文通过分析AUV丢失案例,制定全寿命剖面和典型任务剖面,依据剖面分析AUV应用全寿命阶段的安全风险因子,阐述可能带来的风险,评估危害程度。安全风险因子的分析对于AUV安全性设计及应用防控策略的研究具有重要参考意义。

基于iSIGHT重于水的无人自治潜水器概念设计及优化方法

介绍一种新型重于水的无人自治潜水器的概念设计及主艇体优化方法,阐述了主艇体、机翼、尾翼等设计原理。以飞鱼Ⅱ设计过程为例,详细描述了重于水的无人自治潜水器概念设计流程,并通过iSIGHT优化设计软件对主艇体的设计参数进行优化。优化结果表明,优化后主艇体重量能够减小48%,阻力减小2.9%。

基于多传感器的自治潜水器定位和创建地图方法

讨论了视觉传感器和2维、3维成像声纳的数据融合方法,利用传感器间的外标定方法,把成像声纳的特征元素转换到相机坐标系中,再利用计算机视觉领域的structure from m otion方法进行求解。仿真实验表明,随着时间的推移,误差变得越来越小;经多传感器融合后,实验误差比融合前要小,结果精度比单个传感器高。

一种新型重于水的自治式潜水器及其先进性分析

提出了一种新型重于水的自治式潜水器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV).该AUV可工作于负浮力条件下,利用一对较大的翼在航行过程中流体的升力来平衡其自身重量,节约了浮力部件占用的空间,使其成本与速度较传统AUV均有很大提高.阐述了该新型AUV的基本组成与工作原理,初步分析了其先进性.通过风洞试验数据与传统AUV性能参数对比,结果显示,这种重于水的AUV在能源利用与高速作业方面优势较为明显.最后,对重于水的AUV的应用前景做出了一些预测,希望待一些关键问题得到解决后,这种新型的AUV能够应用得更加广泛.

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。

日本海洋科学技术中心技术发展现状

主要介绍了日本海洋科学技术中心已研制成功的各类潜水器 ,包括无人缆控潜水器 (ROV)、载人潜水器 (HOV)和无缆自治潜水器 (AUV) 。

自适应模糊PID控制在AUV控制中的应用

自治潜水器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)是非线性、强耦合、大惯性的多输入多输出系统,又由于受到海流、传感器、执行机构等不确定性的影响,对AUV控制器的鲁棒性能提出了更高的要求。本文针对我国正在研制开发的长航程自治潜水器的特性及其对航行控制的要求,将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来,为AUV设计了可在线修改PID参数的自适应模糊PID控制器,仿真结果证明了该种控制方法不但提高了AUV系统的动态特性,而且可在参数摄动和外界扰动时获得较好的控制性能。

相位耦合振子模型下的AUV自适应编队控制算法

针对多水下机器人编队问题,提出一种基于相位耦合振子模型的自适应控制算法。根据人工势场法和振子相位一致性算法,设计了多水下机器人队形保持和艏向一致的编队控制算法。考虑建模误差,采用反步法设计了自适应舵角控制律。设计了多水下机器人编队控制的仿真实验,以及多水下机器人进行曲线运动和梳状扫描的仿真试验。仿真结果表明,设计的多水下机器人编队自适应控制算法有较好的稳定性,对于多水下机器人编队研究及多种海洋探测应用具有重要的意义。

面向海洋环境自适应采样的多AUV协同定位

高效、准确的水质监测对海洋资源开发具有重要意义,自治式潜水器(AUV)在海洋环境监测中有广阔的应用前景。针对单个AUV执行面向海洋标量场估计的水质采样任务时存在的效率低、可靠性差、覆盖率不足和定位准确性差等问题,提出了一种基于多AUV的协同定位与自适应采样系统。系统中每个AUV定期向队友广播自己收集到的采样数据,并根据接收到的队友数据,基于扩展卡尔曼滤波器进行自定位矫正。根据收集到的采样数据,AUV以高斯过程建模环境标量场,使用差分进化路径规划器在线规划后续采样路径。仿真结果表明,所提方案有效降低了多AUV系统的定位误差,提升了对环境标量场的估计精度。

深海环境对于FeLiPO_4聚合物电池性能的影响（英文）

目的:通过对万米深海环境中的高压和低温环境的模拟,研究深海环境对水下潜行器中动力电池性能所产生的影响以及该影响对电池剩余电量(SoC)估计精度的影响。创新点:1.通过压力桶和恒温箱模拟万米深海高压低温环境;2.通过实验计算环境对电池模型参数的影响;3.利用UPF算法对电池SoC进行估计并根据环境影响情况对开路电压(OCV)和SoC的关系进行补偿。方法:1.建立等效电路模型,建立电池系统状态空间方程(公式(1)～(16));2.通过混合功率脉冲测试(HPPC)对处于模拟深海环境中的电池进行等效电路模型参数辨识(图6);3.通过对OCV-SoC关系进行补偿得到低温高压环境下电池的OCV-SoC关系式(公式(17)和(18));4.利用无迹卡尔曼滤波算法对常温常压环境和低温高压环境中的电池SoC进行估计(图8)。结论:1.FeLiPO4聚合物锂离子电池能够在深海环境中正常使用,但深海环境的高压低温特性会对电池参数本身产生影响;2.由于电池参数受高压低温特性的影响,SoC的估计误差会变大;3.通过对OCV-SoC关系的补偿能够在一定程度上提高电池SoC的估计精度,从而减小由于参数变化带来的估计误差。