DSRV运动控制中参数自寻优典型方法研究
发布时间:2022-02-20 06:39
深潜救生艇(DSRV)是目前使用最广、最有效的援潜救生工具,许多拥有潜艇的国家越来越重视DSRV的研制与开发。DSRV的运动控制系统是其顺利完成救援行动的基础,而运动控制系统的好坏很大程度上取决于控制算法的优劣。S面控制作为一种简单、适用的控制算法被多次应用在潜水器运动控制上,然而,其参数的固定或者简单的进行人工调节,使得在时变环境下控制效果不尽人意。本文旨在对DSRV运动控制中S面控制器参数自寻优典型方法进行研究。首先,论文根据深潜救生艇试验载体的结构、运动特点和执行器配置建立了基于牛顿-欧拉方程的试验载体数学模型,其目的是为参数自寻优S面控制器的调试提供一个仿真平台。然后,论文在分析S面控制器参数的基础上,总结人工调参的经验知识,利用模糊控制原理探讨了基于规则的参数自寻优方法,仿真试验和水池试验均表明该参数优化方法改善了S面控制器局部调整功能,控制效果有明显提高。其次,论文通过借鉴模型预测控制的基本思想,将预测模型、反馈校正与滚动优化引入到S面控制器中,探讨了基于模型的参数自寻优方法,并通过仿真试验验证了该参数自寻优算法的有效性。最后,论文在分析以上两种参数自寻优方法各自优缺点的基...
【文章来源】:哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校
【文章页数】:94 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究意义
1.2 深潜救生艇(DSRV)的国内外研究现状
1.3 潜水器运动控制概述
1.3.1 潜水器运动控制一般流程
1.3.2 潜水器运动控制方法
1.4 S 面控制及其参数自寻优
1.4.1 S 面控制器简介
1.4.2 S 面控制器参数自寻优必要性
1.4.3 S 面控制器参数自寻优可行性
1.4.4 S 面控制器参数自寻优方法概述
1.5 本文主要内容
第2章 试验载体数学模型的建立
2.1 引言
2.2 DSRV 试验载体
2.2.1 试验载体简介
2.2.2 试验载体硬件体系
2.2.3 试验载体软件体系
2.3 试验载体动力学模型
2.3.1 坐标系的选取与转换
2.3.2 试验载体六自由度空间运动方程
2.3.3 试验载体运动方程的简化
2.3.4 试验载体动力学模型
2.4 执行器数学模型
2.4.1 推进器数学模型
2.4.2 水舱系统数学模型
2.5 推力分配策略
2.5.1 无倾角状态下的推力分配
2.5.2 大倾角状态下的推力分配
2.6 本章小结
第3章 基于模糊规则的参数自寻优方法
3.1 引言
3.2 基于模糊规则的 S 面控制器基本结构
3.3 基于模糊规则的参数调整过程
3.3.1 输入输出量基本论域及尺度变换
3.3.2 模糊空间分割及隶属度函数的选择
3.3.3 模糊化及清晰化
3.3.4 规则库的建立
3.3.5 模糊推理
3.4 试验结果及分析
3.4.1 仿真试验结果分析
3.4.2 水池试验结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于预测模型的参数自寻优方法
4.1 引言
4.2 模型预测控制的基本思想
4.3 基于预测模型的 S 面控制器基本结构
4.4 预测模型的建立
4.4.1 基于神经网络的模型辨识
4.4.2 Elman 神经网络结构及算法
4.4.3 在线辨识的相关思考
4.5 S 面控制器参数优化算法
4.6 仿真试验结果及分析
4.7 本章小结
第5章 基于预测模型的模糊参数自寻优方法
5.1 引言
5.2 基于预测模型的模糊 S 面控制器基本结构
5.3 仿真试验结果及分析
5.4 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
【参考文献】:
期刊论文
[1]水下机器人多传感器并发故障检测方法[J]. 张铭钧,吴娟,王玉甲. 机器人. 2010(03)
[2]深潜救生艇及其对接装置的现状及发展趋势[J]. 常艳艳,孟庆鑫,王贺春. 船舶工程. 2010(01)
[3]水下机器人S面控制器的改进粒子群优化[J]. 郭冰洁,徐玉如,李岳明. 哈尔滨工程大学学报. 2008(12)
[4]新一代的自适应模型预测控制器[J]. 徐祖华,赵均,钱积新. 化工学报. 2008(05)
[5]Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用[J]. 孟令启,孟梦. 吉林大学学报(工学版). 2008(01)
[6]基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制[J]. 张铭钧,高萍,徐建安. 机器人. 2008(01)
[7]基于单神经元的水下机器人S面自适应运动控制[J]. 唐旭东,庞永杰,王建国. 计算机应用. 2007(12)
[8]深潜救生艇现状及发展趋势[J]. 付本国,孟庆鑫,刘汉明. 海洋工程. 2007(04)
[9]国外援潜救生系统现状及发展趋势[J]. 张志明,薛晶. 船舶. 2005(03)
[10]深潜救生艇的现状及发展趋势[J]. 侯恕萍,严浙平. 船舶工程. 2004(04)
博士论文
[1]基于智能算法的非线性模型研究及预测控制[D]. 郭健.华中科技大学 2008
[2]约束非线性预测控制算法及其鲁棒稳定性研究[D]. 何德峰.中国科学技术大学 2008
[3]非线性预测控制快速算法的研究与应用[D]. 陈薇.中国科学技术大学 2007
[4]水下机器人运动控制系统体系结构的研究[D]. 甘永.哈尔滨工程大学 2007
[5]微小型水下机器人运动控制技术研究[D]. 李晔.哈尔滨工程大学 2007
[6]水下机器人动力学模型辨识与广义预测控制技术研究[D]. 徐建安.哈尔滨工程大学 2006
[7]水下运载器主动对接装置控制技术研究[D]. 侯恕萍.哈尔滨工程大学 2005
[8]基于神经网络的预测控制在摆式客车倾摆系统的应用研究[D]. 张济民.西南交通大学 2004
[9]基于神经网络的多水下机器人协调控制方法研究[D]. 常文君.哈尔滨工程大学 2004
[10]开架式水下机器人辨识与控制技术研究[D]. 于华男.哈尔滨工程大学 2003
硕士论文
[1]过程测试方法及建模技术的研究[D]. 梁柱.北京化工大学 2010
[2]基于粒子滤波的机动目标跟踪算法研究[D]. 陈俊丰.浙江大学 2010
[3]长航程潜水器智能运动控制技术研究[D]. 丁亚非.哈尔滨工程大学 2009
[4]载人潜水器控制系统设计[D]. 刘传秀.哈尔滨工程大学 2009
[5]两自由度水下对接转裙研究[D]. 齐云鹤.哈尔滨工程大学 2009
[6]多变量过程系统辨识研究[D]. 陈桃生.北京化工大学 2008
[7]自主式水下机器人智能控制[D]. 吕翀.哈尔滨工程大学 2008
[8]多变量预测函数控制及应用研究[D]. 宁璀.浙江大学 2007
[9]基于模糊神经网络的飞机子系统故障诊断的研究[D]. 刘芳.华中科技大学 2007
[10]电动对接装置机械臂设计和电机驱动的研究[D]. 黄喜平.哈尔滨工程大学 2007
本文编号:3634482
【文章来源】:哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校
【文章页数】:94 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究意义
1.2 深潜救生艇(DSRV)的国内外研究现状
1.3 潜水器运动控制概述
1.3.1 潜水器运动控制一般流程
1.3.2 潜水器运动控制方法
1.4 S 面控制及其参数自寻优
1.4.1 S 面控制器简介
1.4.2 S 面控制器参数自寻优必要性
1.4.3 S 面控制器参数自寻优可行性
1.4.4 S 面控制器参数自寻优方法概述
1.5 本文主要内容
第2章 试验载体数学模型的建立
2.1 引言
2.2 DSRV 试验载体
2.2.1 试验载体简介
2.2.2 试验载体硬件体系
2.2.3 试验载体软件体系
2.3 试验载体动力学模型
2.3.1 坐标系的选取与转换
2.3.2 试验载体六自由度空间运动方程
2.3.3 试验载体运动方程的简化
2.3.4 试验载体动力学模型
2.4 执行器数学模型
2.4.1 推进器数学模型
2.4.2 水舱系统数学模型
2.5 推力分配策略
2.5.1 无倾角状态下的推力分配
2.5.2 大倾角状态下的推力分配
2.6 本章小结
第3章 基于模糊规则的参数自寻优方法
3.1 引言
3.2 基于模糊规则的 S 面控制器基本结构
3.3 基于模糊规则的参数调整过程
3.3.1 输入输出量基本论域及尺度变换
3.3.2 模糊空间分割及隶属度函数的选择
3.3.3 模糊化及清晰化
3.3.4 规则库的建立
3.3.5 模糊推理
3.4 试验结果及分析
3.4.1 仿真试验结果分析
3.4.2 水池试验结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于预测模型的参数自寻优方法
4.1 引言
4.2 模型预测控制的基本思想
4.3 基于预测模型的 S 面控制器基本结构
4.4 预测模型的建立
4.4.1 基于神经网络的模型辨识
4.4.2 Elman 神经网络结构及算法
4.4.3 在线辨识的相关思考
4.5 S 面控制器参数优化算法
4.6 仿真试验结果及分析
4.7 本章小结
第5章 基于预测模型的模糊参数自寻优方法
5.1 引言
5.2 基于预测模型的模糊 S 面控制器基本结构
5.3 仿真试验结果及分析
5.4 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
【参考文献】:
期刊论文
[1]水下机器人多传感器并发故障检测方法[J]. 张铭钧,吴娟,王玉甲. 机器人. 2010(03)
[2]深潜救生艇及其对接装置的现状及发展趋势[J]. 常艳艳,孟庆鑫,王贺春. 船舶工程. 2010(01)
[3]水下机器人S面控制器的改进粒子群优化[J]. 郭冰洁,徐玉如,李岳明. 哈尔滨工程大学学报. 2008(12)
[4]新一代的自适应模型预测控制器[J]. 徐祖华,赵均,钱积新. 化工学报. 2008(05)
[5]Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用[J]. 孟令启,孟梦. 吉林大学学报(工学版). 2008(01)
[6]基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制[J]. 张铭钧,高萍,徐建安. 机器人. 2008(01)
[7]基于单神经元的水下机器人S面自适应运动控制[J]. 唐旭东,庞永杰,王建国. 计算机应用. 2007(12)
[8]深潜救生艇现状及发展趋势[J]. 付本国,孟庆鑫,刘汉明. 海洋工程. 2007(04)
[9]国外援潜救生系统现状及发展趋势[J]. 张志明,薛晶. 船舶. 2005(03)
[10]深潜救生艇的现状及发展趋势[J]. 侯恕萍,严浙平. 船舶工程. 2004(04)
博士论文
[1]基于智能算法的非线性模型研究及预测控制[D]. 郭健.华中科技大学 2008
[2]约束非线性预测控制算法及其鲁棒稳定性研究[D]. 何德峰.中国科学技术大学 2008
[3]非线性预测控制快速算法的研究与应用[D]. 陈薇.中国科学技术大学 2007
[4]水下机器人运动控制系统体系结构的研究[D]. 甘永.哈尔滨工程大学 2007
[5]微小型水下机器人运动控制技术研究[D]. 李晔.哈尔滨工程大学 2007
[6]水下机器人动力学模型辨识与广义预测控制技术研究[D]. 徐建安.哈尔滨工程大学 2006
[7]水下运载器主动对接装置控制技术研究[D]. 侯恕萍.哈尔滨工程大学 2005
[8]基于神经网络的预测控制在摆式客车倾摆系统的应用研究[D]. 张济民.西南交通大学 2004
[9]基于神经网络的多水下机器人协调控制方法研究[D]. 常文君.哈尔滨工程大学 2004
[10]开架式水下机器人辨识与控制技术研究[D]. 于华男.哈尔滨工程大学 2003
硕士论文
[1]过程测试方法及建模技术的研究[D]. 梁柱.北京化工大学 2010
[2]基于粒子滤波的机动目标跟踪算法研究[D]. 陈俊丰.浙江大学 2010
[3]长航程潜水器智能运动控制技术研究[D]. 丁亚非.哈尔滨工程大学 2009
[4]载人潜水器控制系统设计[D]. 刘传秀.哈尔滨工程大学 2009
[5]两自由度水下对接转裙研究[D]. 齐云鹤.哈尔滨工程大学 2009
[6]多变量过程系统辨识研究[D]. 陈桃生.北京化工大学 2008
[7]自主式水下机器人智能控制[D]. 吕翀.哈尔滨工程大学 2008
[8]多变量预测函数控制及应用研究[D]. 宁璀.浙江大学 2007
[9]基于模糊神经网络的飞机子系统故障诊断的研究[D]. 刘芳.华中科技大学 2007
[10]电动对接装置机械臂设计和电机驱动的研究[D]. 黄喜平.哈尔滨工程大学 2007
本文编号:3634482
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3634482.html