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为提高遥控水下机器人的可靠性,研究了推力分配建模和基于递归神经网络的容错控制技术.以SY-Ⅱ遥控水下机器人为研究对象,针对其推力器布置情况进行推力分配建模,并以该模型为基础通过对偶原理建立机器人控制的能量函数,实现了递归神经网络形式的推力器容错控制算法.通过容错控制的仿真和实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够根据推力器的不同故障状况,重新进行推力分配.使得要遥控水下机器人当一个主推和其它任意一个平面推力器正常工作,而其它平面推力器发生故障时,仍能准确地实现机器人的水平面两自由度容错运动控制.从而说明该算法在容错控制方面的优越性,提高遥控水下机器人的安全性和可靠性. 相似文献
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针对S面控制器参数调整困难的问题,研究了改进的粒子群优化(MPSO)算法,自寻优确定S面控制器的控制参数,实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.同时,针对某水下航行器的运动控制系统,设计了控制半实物仿真系统,阐述了仿真系统的总体结构和水下机器人空间运动的非线性数学模型.仿真结果真实可靠地反映了水下机器人运动过程,验证了本文控制器对机器人的控制效果,对实际下水实验提供重要参考. 相似文献
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基于混合微粒群算法的智能水下机器人模糊神经网络控制 总被引:2,自引:0,他引:2
为减少因水下机器人模糊神经网络控制器参数较多、手工调整困难及主观不确定性因素的影响,提出一种基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法.该算法在保持基本微粒群算法处理多峰和多维问题能力的基础上,根据粒子浓度和适应度来动态调整约束因子,同时结合惯性权值非线性递减策略来抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.在与GAI、GA及基本微粒群算法的仿真比较试验中,该算法搜索到最佳近优解,且其收敛速度最快.在水下机器人仿真平台上的控制试验表明,基于混合微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力.仿真结果证明了该算法的可行性. 相似文献
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通过最小二乘法支持向量机对主动吸收造波模型进行在线辨识,基于广义预测控制算法提出一种新颖的主动吸收造波策略.采用高阶边界元法与自由面混合欧拉拉格朗日模型建立二维推板造波数值波浪水槽,将预测控制器的输出作为造波边界条件,进行了不规则波主动吸收造波仿真对比试验与白噪声波谱的验证试验,并采用波浪入、反射分离算法进行分析.结果表明:预测控制器具有较好的鲁棒性和快速响应能力,对于模型试验中常用的波浪具有良好的主动吸收造波效果. 相似文献
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摘要:
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式.
关键词:
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳
中图分类号: TP 39
文献标志码: A 相似文献
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摘要: 为了便于设计者合理地对无人自主潜水器(AUV)设计方案的总体性能进行评价并选择出优异的设计方案,根据AUV的功能用途和其技术性能,结合专家的意见,构建了AUV总体性能评价体系.并引入改进模糊层次分析法,求解出AUV评价指标体系中各评价指标的权重.应用实例对比分析表明,该AUV总体性能评价模型能客观地反映AUV的总体性能;评价过程清晰,简化了大量计算,是一种全新、高效的AUV设计方案评价方法.该评价方法能有效地将多目标问题转化为单目标问题,可用于AUV研制方案的评价、优化. 相似文献
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在给定的材料性能条件下,以耐压壳纤维体积分数和层合板厚度为设计变量,以结构质量最小为优化目标进行复合材料耐压壳的布局优化;以铺层参数作为优化变量,综合考虑结构的稳定性及其材料强度,实现了结构铺层方式的优化设计;通过协调各子系统优化结果,实现了适用于潜水器复合材料耐压壳结构/材料一体化的协同优化设计.结果表明:耐压壳结构质量较优化前的降幅为20.57%,临界失稳压力为30.78MPa,失效指数为0.675,优化结果达到预期效果.所提出的基于铺层参数的协同优化方法能够对复合材料耐压壳进行优化设计,解决了直接以铺层角作为设计变量的优化效率低的问题. 相似文献