长航程潜水器的运动控制

论文摘要

海洋所蕴藏的巨大经济潜力以及在政治上的重要地位,在本世纪受到世界各国的广泛关注。在众多海洋技术中,续航力大、能达到各种潜深、并能完成多种作业任务的潜水器成为研究的重点。本文的研究对象即为一种能在较大海域执行复杂任务且具有持久续航能力的新型潜水器。近年来,随着深海科学探查、水下资源开发、大范围海洋测量、海上地图的绘制以及水下管道的跟踪与探测等领域的发展,水下机器人技术,尤其是具有大距离航行的水下机器人已经成为海洋探测领域的热点。由于水下机器人本身就是一个强耦合的非线性系统。考虑到外界环境的干扰和自身运动的时变性,建立精确的水下机器人运动模型是不可能的,也不现实。因此水下机器人进行精确作业的运动控制技术一直是智能水下机器人技术中急于解决而又难以解决的问题。当前以模糊控制、神经网络控制和仿人智能控制为代表的智能控制技术正得到快速发展,将智能控制技术应用于水下机器人的运动控制,有望克服不确定性、非线性等因素对水下机器人运动控制的影响,提高水下机器人在各种海洋环境下的运动控制效果。智能控制是当前水下机器人运动控制领域研究的热点,在很大程度上代表着今后的研究方向。本论文旨在探讨模糊控制、神经网络控制和仿人智能控制技术在水下机器人运动控制中的应用,并设计出性能优良的长航程水下机器人运动控制系统。通过所研究的工作,作者认为所研究的控制方法对长航程水下机器人的运动控制是可行且有效的,也验证了智能控制技术应用在水下机器人运动控制中优越性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 水下机器人控制方法综述
• 1.2.1 传统PID控制
• 1.2.2 H∞控制
• 1.2.3 自适应控制
• 1.2.4 滑模变结构控制
• 1.2.5 智能控制
• 1.3 智能控制
• 1.3.1 智能控制的研究对象
• 1.3.2 智能控制系统的主要功能特点
• 1.3.3 智能控制系统的类型
• 1.3.4 智能控制的发展概况
• 1.4 本文主要研究内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 水下机器人的运动模型
• 2.1 引言
• 2.2 水下机器人的运动模型
• 2.2.1 坐标系及运动参数的选取
• 2.2.2 固定坐标系和运动坐标系的转换关系
• 2.3 水下机器人空间操纵运动方程
• 2.4 水下机器人六自由度运动模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于仿人智能的机器人运动控制
• 3.1 引言
• 3.2 仿人智能控制器的基本思想
• 3.4 仿真结果与分析
• 3.5 几点说明
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于模糊B样条混合学习算法的控制系统
• 4.1 引言
• 4.2 基于B样条基函数的模糊神经网络控制器
• 4.2.1 B样条基隶属函数
• 4.2.2 基于B样条基函数的模糊神经网络控制器
• 4.3 控制器参数的混合学习算法
• 4.4 基于改进蚁群算法的模糊控制器参数离线寻优
• 4.4.1 基本蚁群算法
• 4.4.2 蚁群算法改进
• 4.4.3 专家经验的引入
• 4.5 在线神经网络学习算法
• 4.6 仿真结果与分析
• 4.7 本章小结
• 第5章 S面控制器的混合学习算法
• 5.1 引言
• 5.2 水下机器人运动的S面控制方法
• 5.3 S面控制器的混合学习算法
• 5.4 基于单神经元的S面自适应控制器
• 5.5 基于改进PSO算法的S面控制器参数离线寻优
• 5.5.1 基本PSO算法
• 5.5.2 PSO算法的改进策略
• 5.5.3 仿真算例
• 5.5.4 PSO算法用于S面控制器参数整定的思想
• 5.6 仿真结果与分析
• 5.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢