摘要：针对近海水产养殖环境下海生物目标的机器捕捞,设计了一款海生物吸纳式水下机器人.该水下机器人可以采取手动遥控吸取和视觉伺服控制吸取方式完成对海生物目标的机器捕捞.为了实现基于视觉感知的目标捕获控制,在摄像机平面坐标系上建立了水下机器人和目标之间的运动学关系,并在此基础上提出了自适应递归神经网络控制器.通过设计递归神经网络估计和补偿外界环境干扰,利用S面函数使水下机器人快速到达期望位置并保持稳定,结合递归神经网络和系统动力学模型设计鲁棒函数进一步提高非线性系统在视觉控制中的可靠性和稳定性.最后,在近海自然养殖条件下对海生物进行视觉跟踪控制实验,实现了对海生物目标的主动吸取控制,验证了该控制器的功能.

摘要：针对遥控水下机器人(ROV)需要长时间稳定可靠工作的问题,提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法.使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器,提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力;基于反向梯度传播原理,由能量函数设计了该网络的学习算法,并根据微粒群优化确定学习率参数,从而保证整个网络的收敛性;在推力分配方面,针对开架式遥控水下机器人的两种推力器布置形式进行建模,将容错问题转化为对偶优化问题,建立能量函数实现故障条件下的推力优化分配.实验结果表明,所设计控制器不仅增强了遥控水下机器人对干扰的反应能力,并且提高了对机器人非线性特性的控制能力,减少了控制误差.当部分主推或侧推等推力器失效时,仍可以通过推力优化分配实现机器人在水平面上的准确位置控制,从而保证了遥控水下机器人长时间可靠工作.

摘要：从半潜式平台定位系统的经济性及安全性角度出发,提出基于锚链切换控制的自动锚泊定位系统新方案.针对方案中具有输入延时及不确定性的特点,设计了带有输入延时的保性能控制器,以产生抵抗环境扰动所需的控制输入.基于LMI方法给出控制器存在的充分条件,通过求解相应的线性矩阵不等式得到系统的保性能控制律.仿真结果表明,所设计的控制器能有效解决锚泊自动定位系统的参数不确定性及输入延时问题,从而提高系统的精度和性能.

摘要：根据势流理论对船舶横摇运动波浪增阻进行分析,给出了模型解析表达式.利用水动力计算软件AQWA对船舶横摇运动产生的波浪增阻进行计算,通过回归分析方法确定了模型中的未知参数.基于对横摇运动姿态与波浪增阻的具体时域关系的分析,设计了带有波浪增阻优化的船舶横摇广义预测控制器.最后在不同海况下与常规减摇控制系统进行模拟比较,验证了该方法的有效性.该方法可为航速损失最小的新型减摇鳍开发提供理论依据,具有较好的应用价值.

摘要：重点研究了前后两对鳍系统的控制优化问题。针对目前应用的两对鳍系统中控制器不能控制前后鳍总的扶正力矩问题,根据无干扰后鳍静态水动力特性曲线将后鳍转角分为有效鳍角和无效鳍角,这样就将复杂的前鳍对后鳍水动力干扰问题映射为简单可控的前鳍鳍角对后鳍有效鳍角干扰问题,在此分析基础上,对后鳍随动系统控制进行改进,实行复合控制来优化补偿后鳍有效鳍角的损失,提高后鳍的升力,使后鳍升力在有、无前鳍干扰时保持一致,优化控制后的控制器能够完全控制前后鳍合扶正力矩。同时,这一优化控制方法在两对鳍系统的设计安装也具有重大意义。

摘要：随着日益强烈的节能减排需求,在船舶运动控制系统设计时,引入了波浪增阻对船舶航行性能和控制质量影响的研究.文中根据势流理论对船舶横摇运动波浪增阻进行分析,给出了模型解析表达式.利用水动力计算软件ANSYS-AQWA对船舶横摇运动产生的波浪增阻进行计算.通过回归分析确定了模型中的未知参数,验证了模型的可行性.基于该数学模型,分析了船舶横摇运动姿态与波浪增阻的具体时域关系,为航速损失最小的船舶减摇控制策略研究提供理论依据.