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有缆水下机器人主动升沉补偿系统的控制研究

文献类型:学位论文

作者魏素芬1,2
答辩日期2009-05-27
文献子类硕士
授予单位中国科学院沈阳自动化研究所
授予地点沈阳
导师张竺英
关键词水下机器人 主动升沉补偿 液压绞车 前馈控制 预测控制
学位名称硕士
学位专业控制理论与控制工程
其他题名Research on Control of ROV Active Heave Compensation System
英文摘要在深海区域,海面的海况条件相对比较恶劣,支持母船受风、浪、涌、流影响而产生较大幅度的升沉运动对有缆水下机器人正常作业和收放操作有较大的影响,水下机器人中继器的升沉运动甚至可以造成系缆的损害而使机器人本体丢失。如何提高水下机器人在相对恶劣海况条件下的安全性能、特别是水下机器人与中继器安全的释放与回收成为当前深海有缆水下机器人开发所需要面临的一个重要问题。有缆水下机器人主动升沉补偿技术的研究,对于提高水下机器人在相对恶劣海况条件下的安全作业和收放具有重要的意义,对提高水下机器人抵御恶劣海况的能力具有重要的作用。本文主要研究以液压绞车为执行机构的主动升沉补偿系统的控制。研究了使用Kalman滤波方法根据测量得到的升沉加速度估计升沉运动加速度、速度和位移的滤波算法;建立了升沉补偿系统的模型,分析了升沉补偿系统的负载,以及升沉补偿对于液压系统功率、流量、压力的要求。对电液比例阀的死区进行了补偿;设计了前馈控制算法,前馈控制简单实用,易于工程应用,能提高升沉补偿效率;但是其对参数敏感,需要实时调节控制预值,这些都会影响控制效果;为了得到更好的控制效果,设计了速度闭环的控制算法,结合升沉补偿系统可能功率不足的特点,需要估算其最大速度能力,先设置速度限制,将得到的升沉速度限制在速度能力范围内进行补偿,闭环控制具有抗干扰的能力,不需要实时调节控制预值,并且将正反方向的速度限制设为相同值时,补偿后的升沉位移不会漂移;针对系统功率有限和参数时变的特性,提出了智能预测控制算法,先是模型辨识,系统功率足够和功率不够时,模型结构不一样,需要在辨识时能识别处于哪种工况,并采用不同的控制策略,研究了功率足够时的自校正预测控制算法,使用智能预测控制算法,能够克服系统功率有限和参数时变给控制带来的困难。建立了升沉补偿系统的matlab/simulink仿真模型和Amesim仿真模型,对功率足够和欠功率的情况进行了仿真,以验证控制的效果。利用主动升沉补偿模拟液压绞车分析了控制预值实时调整的主动升沉补偿开环前馈控制的补偿效率。并利用作业型ROV收放系统的液压绞车进行了主动升沉补偿实验,实验表明分段死区补偿、前馈控制算法是有效的。
语种中文
公开日期2010-11-29
产权排序1
页码72页
分类号TP242.3
源URL[http://210.72.131.170//handle/173321/529]  
专题沈阳自动化研究所_水下机器人研究室
作者单位1.中国科学院研究生院
2.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
魏素芬. 有缆水下机器人主动升沉补偿系统的控制研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2009.

入库方式: OAI收割

来源:沈阳自动化研究所

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