白洋淀湿地无人船自主定位监控系统

针对白洋淀湿地静态监测节点存在维护困难等问题,提出了一种采用无人船作为动态监测节点的方法。应用GPS技术和GPRS技术实现对无人船的定位监控,系统主要分为船载单元和监控中心两大部分。船载单元采集、传输无人船定位信息以及接收上位机命令控制船体运动。使用C#语言在Visual Studio2010环境下开发监控中心软件,监控中心实现无人船在电子地图中的定位显示和船体控制命令的下发。实验表明,该系统运行稳定可靠,具有使用方便、维护简单等优势。     

一种改进A*算法在无人船路径规划中的应用

无人水面船(USV)是一种新型的智能水面艇,全局路径规划是USV研究的关键技术.为了降低USV的航行成本,缩短全局路径总里程,改善路线中的波折抖动问题,提出了一种改进A*算法.改进算法中首先对启发函数结合了分区距离信息和角度变量的加权,然后使用了路径曲线平滑方法.对S-57电子海图进行解析、栅格化处理后得到仿真环境模型...     

一种基于模型的应用程序跨平台转换方法

随着计算机应用的迅速普及,软件需求日益增长。应用程序的跨平台转换对资源重用、降低成本、提高软件开发的效率以及解决当前自主研发的操作系统平台有着大量的应用程序缺口等方面有着重大意义。论文借鉴逆向工程、模型驱动开发理念,提出一种基于模型的应用程序跨平台转换方法,讨论了转换过程中的相关策略;并应用该方法实现从Java源代码到PHP的转化。     

基于STM32的无人船控制系统设计与实现

针对现有水面无人船(Unmanned Surface Vehicles, USV)自主导航问题,设计了一种基于STM32单片机的无人船运动控制系统。该系统以STM32F103芯片作为主控板核心芯片,采用了双MCU(Microcontroller Unit;微控制单元)架构,通过CAN总线形式实现数据采集板与运动控制板之间的通信;通过卡尔曼滤波算法实现全球定位系统(GPS)和捷联惯导系统(SINS)对无人船定位信息的数据处理,使无人船的定位更加准确;通过自抗扰控制算法实现无人船对航向角的闭环控制,以达到路径跟踪的目的;采用4G网络通信方式实现无人船的远程操控功能;同时设计了基于Java开发的上位机软件。实验结果表明,无人船在航向跟踪方面均方差可控制在2.18°左右,在路径跟踪方面垂直距离的均方差可控制在0.53m左右,证明了系统设计的准确性及可行性。     

一种微小型无人船控制系统设计及航向控制方法研究

无人船在保护海洋环境和开发海洋资源方面具有广泛的应用前景和市场价值;微型无人船研制成本低、机动灵活、携带方便且易于开展实验,相比常规水面无人平台有明显优势;微小型无人船不仅可以用于海洋环境监测,也可以作为海上通信中继平台,在军事应用领域也有其潜在应用价值;文章设计了一种基于ARM的微小型无人船控制系统,同时进行了详细的控制系统硬件设计和软件设计,并通过水池实验结果验证了该控制系统的有效性和实用性;此外,针对无人船航行过程中存在风浪流混合干扰的问题,结合模糊控制技术和传统的PID控制技术,提出了一种模糊PD控制算法,实现了PD控制参数的在线自适应优化调整,进行了相应的水池试验并与传统PD控制算法进行了对比分析。     

一种跨平台实时控制系统设备驱动的设计与实现

针对实时控制系统接入各种现场设备并与之通讯的问题,提出并设计了一种跨平台实时控制系统的现场设备驱动。首先概述了设计的基本原理,然后详细阐述了驱动函数,驱动模块,驱动引擎等各模块的设计及在多操作系统平台的实现。最后以实际的使用示例说明设备驱动的使用方法。     

一种无线Ad hoc网络中的可靠UDP协议

针对TCP在无线自组网(Ad hoe)网络中应用时存在的性能低下问题,提出了一种基于滑动窗口的无线Ad hoe网络可靠UDP传输协议(ARUDP)来确保网络中节点间通信数据的可靠传输.通过对ARUDP协议的头格式、数据类型的介绍和对协议确认机制及针对Ad hoe网络特点进行优化的重传机制的着重阐述,从理论上分析了ARUDP的保证可靠通信的机制和运行时的效率优势.最后,在NS-2中进行的与SRUDP协议的对比仿真实验证实了ARUDP协议在不同数据报文大小和节点移动速度的条件下均具有较优的性能.     

一种基于UDP穿越NAT方案的设计与实现

在STUN、TURN协议的基础上,提出了一种基于UDP穿越NAT的全面解决方案,利用信令媒体全代理的思想,同时结合TESTNAT检测技术,以便动态发现当前网络状况,选择最快捷的穿越方式,大大提高了系统运行效率。该解决方案已在Redhat平台上进行实现。经测试,不仅功能完备、性能稳定,而且不需升级现有NAT设备,可扩展性好。     

一种跨平台的自组网路由协议实现框架

为了减少不同平台上自组网(MANET)路由协议的重复实现和保证协议在不同平台下实现的正确性与一致性,设计并实现了一种可以在Windows、Linux,以及NS-2模拟器上运行的自组网路由协议框架,并用典型的自组网反应式路由协议AODV对其可行性进行了验证。该框架设计中将协议实体与周边环境抽象开来的方法具有通用性,可以适用于其他自组网路由协议甚至其他网络协议(例如TCP),也可以扩展支持其他操作系统。     

Robust dynamic ship positioning control system design and applications

This paper describes the robust control system design for a ship dynamic positioning system. The control design is based on an approximate linear model derived from the nonlinear hydrodynamic equations governing the horizontal motions of the ship. The nonlinear models of the ship, seawaves, current, wind and thrusters are derived and simulated for control design verification. The H_∞ control design technique is employed to design the controller. The control problem is formulated in state‐space form and the design specifications are translated into requirements on the weighting functions of the error signal and the thrusters input. A tuning procedure is proposed based on the wind and wave disturbances. The controller is initially tested on the nonlinear ship model and simulation results are presented to demonstrate the robustness of the H_∞ controller. Tank tests results are then presented to assess the controller performance. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

Robust adaptive NN-based output feedback control for a dynamic positioning ship using DSC approach

A robust adaptive NN-based output feedback control scheme is presented for a dynamic positioning ship with uncertainties and unknown external disturbances. We tackle the problem that velocity vector of a ship is not available by employing a high-gain observer, and develop the proposed control approach by combing vectorial backstepping with dynamic surface control approach, which is simpler and easier to implement in engi- neering practice. The neural network （NN） approximation technique is used to compensate for the uncertainties and unknown external disturbances, and it removes the requirement for the prior knowledge about the vessel parameters and external disturbances. Also, it is demonstrated that the proposed control strategy can force the position and yaw angle of a dynamic positioning ship to approach the desired point while guaranteeing all singles of the designed closed-loop dynamic positioning system semi-globally uniformly ultimately bounded by means of the Lyapunov function. Simulation results of a supply ship illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

SS-RTUDP:轻量级实时网络通信协议在集群系统中的实现

轻量级实时网络通信协议对于科学计算集群与视频服务集群至关重要．SS—RTUDP以UDP协议为基础，通过以下途径在集群系统得到实现：静态分配网络资源、用户空间到内核空间的数据零拷贝操作、添加实时平滑层以及使用伪中断技术消除网卡硬件中断开销．性能测试结果表明该协议不仅具有较UDP更小的通信延迟与更高的通信带宽，同时较大程度提高了集群系统的实时通信性能．     

基于高增益观测器的船舶动力定位系统的输出反馈控制

针对动力定位船舶的速度向量不可测的问题, 考虑外部环境扰动, 将高增益观测器、动态面控制技术和矢量backstepping方法相结合, 设计仅依赖于船舶位置和艏摇角测量值的船舶动力定位系统输出反馈控制律. 动态面控制技术的引入, 使控制律结构简单, 易于工程实现. 应用Lyapunov函数证明了所设计的控制律能迫使船舶的位置和艏摇角收敛于期望值, 并保证船舶动力定位输出反馈闭环系统所有信号均一致最终有界. 基于一艘供给船的仿真研究验证了所设计的基于高增益观测器的船舶动力定位输出反馈控制律的有效性.     

考虑事件触发输入的船舶自适应动力定位控制

为解决实际海况下全驱动船舶的动力定位控制任务存在参数不确定、模型结构不确定和通信资源限制等问题,本文提出一种具有事件触发输入的鲁棒自适应动力定位控制算法.该算法采用径向基函数神经网络对系统模型不确定进行逼近,同时针对通信带宽受限问题,设计了一种具有事件触发机制的执行器输入,降低了控制器和执行器之间的信道占用.此外,该算法还解决了状态变量与执行器增益不确定性之间的强耦合问题,并且设计了在线更新的自适应参数去补偿执行器增益不确定,以确保船舶能够稳定执行动力定位任务.利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统中所有误差变量都满足半全局一致最终有界收敛.通过对比仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

频域和时域船舶动力定位参数辨识算法比较

针对频域方法和时域方法均被用于船舶动力定位系统建模,但未见特点和适用性对比研究的问题,以船舶动力定位系统参数辨识为对象,进行了频域法R-MISO (reverse multiple input-single output)和时域算法EKF (extended kalmanfilter)的算法实现难易程度、收敛速度、参数依赖性、抗噪能力和适应场合等的比较;基于MATLAB仿真结果显示RMISO算法辨识时间短,不需要设置初始值,适用于在线辨识,而EKF算法去噪能力比较强,需要数据量大,结果依赖初始值,适用于离线辨识,从而为实际船舶动力定位系统参数辨识提供一定的指导.     

基于模糊神经网络的无人动力伞控制

针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行,无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响,具有的非线性和不确定性.导致事先设计的控制规则不再适合,对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果.本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略,利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力,对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出,采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成.使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性,保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的.     

基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模 动态面输出反馈控制

针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题,考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况,提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法.该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量,且利用神经网络逼近模型参数不确定项,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系构造递归滑模面,再采用动态面控制技术设计轨迹跟踪控制律和参数自适应律,并引入低频增益学习方法消除外界扰动导致的高频振荡控制信号.选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

Synchronized tracking control for dynamic positioning vessel

This article addresses the time-synchronized control problem for a floating liquefied natural gas (FLNG) vessel and a liquefied natural gas carrier (LNGC) in side-by-side offloading operation. For such a problem, the existing finite-time control approaches available are essentially only designed to ensure that the system state-variables converge within a certain time. Specifically how each state-variable converges is typically not considered in the design process. Along this line, the approach of time-synchronized design in this paper attains the more comprehensive and desirable outcome of having the marine vessels' state-variables arrive at the sliding mode surface in a fixed time. Also additionally, the state-variables converge at the same moment. This approach thus can attain synchronous tracking of the LNGC to the FLNG vessel. All these desirable properties and outcomes of control system convergence are rigorously proved in the work here via the methods of Lyapunov-type theorems and associated stability analysis. Furthermore, in order to ensure that the approaches developed here are suitably applicable in real-world engineering conditions (with system uncertainties and external disturbances), robustness extensions are also incorporated. In the presented work, the analytical issues and the methodologies in the designed control system solution under the conditions of the disturbed systems are discussed in detail. The numerical simulations conducted verify the merits of the proposed algorithm. Comparative numerical simulations on the developed scheme, and on traditional control, are carried out to demonstrate the important and improved outcomes attained with the time-synchronized features.     

无人机吊挂空运系统的自适应控制设计

针对四旋翼无人机吊挂空运系统存在的模型不确定性及欠驱动性问题,本文提出了一种基于能量耦合的自适应控制设计.首先,基于能量整形控制方法构造了一种新型的能量存储函数以处理状态耦合.然后利用神经网络对系统未建模动态特性进行在线估计,同时设计参数自适应律在线估计模型中的未知参数,并采用基于符号函数的鲁棒控制算法补偿神经网络的估计误差.本文运用李雅普诺夫方法和拉塞尔不变性原理对闭环系统的稳定性进行了证明,并且证明了负载摆动和无人机位置误差的渐近收敛性.最后,在室内实验平台上进行了飞行实验.实验结果表明,本文提出的非线性控制方法能够在有效抑制吊挂负载摆动的同时,实现无人机位置的精确控制.