【摘 要】
:
随着对海洋的不断开发,水下机器人得到了越来越广泛的应用。运动控制是水下机器人研究中一个重要方面,稳定可靠的运动控制系统也是水下机器人完成预期任务和水下作业的前提和
论文部分内容阅读
随着对海洋的不断开发,水下机器人得到了越来越广泛的应用。运动控制是水下机器人研究中一个重要方面,稳定可靠的运动控制系统也是水下机器人完成预期任务和水下作业的前提和保证。本文以室内小水池为实验平台,‘设计水下机器人及其运动控制系统方案,讨论系统中各个模块的功能及实现方法,以实现机器人对水下空间路径的跟踪,并对该方案进行可行性论证和基于数学模型的动态仿真。本文首先提出水下机器人运动控制系统的总体设计方案,详细介绍了其结构及工作原理。对机器人壳体的形状、性能参数以及推进方式的选择进行探讨,并在此基础上进行水下机器人结构的设计计算。对推力、水下运动阻力的计算进行了适当的取舍,给出水下机器人空间运动方程,根据实际情况对其作合理简化得到本系统的空间数学模型。在实验方面,对系统下位机和上位机进行了研究并确立了实现方法,具体给出了基于LPC2148控制芯片的下位机详细硬件和软件设计流程,对主要功能模块进行阐述,完成控制信号的输出和驱动。在PC机中的VC++6.0平台上进行上位机系统的开发,完成界面设计,图像采集、处理,三维位置推算以及控制算法的执行。上位机与下位机之间采用了串口通信方式。在建立的水下机器人数学模型基础上,应用了PID和模糊自适应PID控制算法,并用Matlab进行了动态仿真。仿真实验结果表明,以上控制方法适合该水下机器人的运动控制,该方案能够满足设计要求。
其他文献
该文围绕目前数字水印领域存在的一些主要问题开展了深入的研究,并提出了一些新的水印算法和解决方案:1.在对现有国际同行方法进行归纳总结的基础上,分别从公开方法与私有方法
本文针对机理建模的复杂性和辨识建模实验数据获得的困难性,提出了使用机理建模和辨识建模相结合的办法建立加热炉钢坯温度场数学模型思想,即,利用辨识建模的方法(使用动态BP网
本论文研究了首钢中板厂水幕控制冷却系统中一个关键子系统——供水系统的建模与优化控制问题。供水系统是一个非线性、强耦合的多变量系统,难以用精确的传统数学模型来描述。
火电厂单元机组负荷/汽压对象是一个相对复杂的多变量控制对象。其强耦合及大惯性一直是工业控制中难于解决的控制问题。本文将神经网络引入控制系统,利用BP神经网络构成一种新兴分散式解耦网络,并在此基础上构造一种基于神经网络的内模控制方案。通过理论分析和仿真实验证明了这一控制方法在电厂协调控制系统中实用价值。
该文作者在模式识别国家重点实验室攻读硕士学位期间,主要从事指纹身份鉴别系统核心算法的研究.该文的主要内容:1.对指纹身份鉴别系统的核心算法给出了一个较为全面的综述;2.
该文在已有解析描述的模糊控制规则研究成果的基础上,提出了一种具有惯性特性的时变修正函数α(δ,γ).在参数γ确定后,它根据动态过程的误差δ在线的调整模糊控制器的规则.仿
该论文在现有的人工神经网络理论基础上,对通用的基于人工神经网络的软测量软件进行了开发以及工程化研究.在软测量软件的开发过程中,首先用软件工程的方法对软测量软件进行
复杂工业过程数据对系统建模、控制及优化都是非常有用的资源,工业数据存储对参数辨识、系统建模、故障检测、控制器设计等都具有重要的意义。而保存大批量的过程数据给复杂
循环流化床锅炉是一个分布参数、非线性、时变、大迟延和多变量耦合紧密的控制对象。本文通过对循环流化床的流体动力学特性、传热学特性、燃烧特性和动态特性等的研究,设计了
粒子群优化算法是一种具有深刻智能背景的群体进化算法,应用灵活、易于实现和协同搜索等特点使其成为求解复杂优化问题的有效途径。因此,分析研究粒子群优化算法的进化特性与