【摘 要】
:
广袤的海洋蕴藏着丰富的资源,船舶业飞速发展,各类船舰在海洋中长期航行,会导致海洋生物长期附着在船舶表面,从而大大增加船舶阻力,降低船舶行驶速度,增加油耗,缩短船舶服务寿命,因此船体表面附着物的清洗是实现船舶节能减排的重要途径之一。我国针对船体的清洗技术仍落后于发达国家,尚不能满足国内船舶市场需求。研发自动化程度高的船体清洗机器人,具有重要意义。本文结合船体清刷ROV(Remote Operated
论文部分内容阅读
广袤的海洋蕴藏着丰富的资源,船舶业飞速发展,各类船舰在海洋中长期航行,会导致海洋生物长期附着在船舶表面,从而大大增加船舶阻力,降低船舶行驶速度,增加油耗,缩短船舶服务寿命,因此船体表面附着物的清洗是实现船舶节能减排的重要途径之一。我国针对船体的清洗技术仍落后于发达国家,尚不能满足国内船舶市场需求。研发自动化程度高的船体清洗机器人,具有重要意义。本文结合船体清刷ROV(Remote Operated Vehicle,ROV)实际工程项目,设计了一种六推进器的船舶清洗ROV仿制型实验平台,用于研究实际工况下的运动控制算法。首先依据实际应用需求设计ROV实验平台总体方案,并利用Solid Works Simulation对ROV结构强度完成了校核任务,绘制了云图进行详细分析,同时计算了ROV的重心、浮心坐标与稳心高度,确保其在水中的静态稳定性。其次,对ROV实验平台进行了软硬件方案设计,对其驱动元件与测量元件进行选型,并使用AD18软件完成了硬件电路的设计,最终完成控制系统硬件搭建。在软件系统设计方面,在下位机控制程序中引入了Free RTOS实时操作系统,上位机则是通过Microsoft Visual Studio平台进行编写,为用户带来简洁清晰的控制界面。最后,针对水下清刷ROV的姿态与深度控制问题进行研究,构建了相应的运动控制系统,设计模糊PID控制器,通过Simulink仿真软件对ROV深度与姿态控制系统进行仿真,并开展了室内水池实验与功能测试实验,验证了本文所设计ROV实验平台与模糊PID控制系统的可行性与稳定性。
其他文献
危险与可操作性(Hazard and Operability,HAZOP)分析法是一种常用的安全评价方法。该方法往往采用人工分析的方式,组建专家团队进行“头脑风暴”,分析结果大多以文档的形式存储。HAZOP分析报告中蕴含了大量的专家知识与经验,其储存形式以及不同团队间知识表述的差异使得人们无法便捷地进行浏览与借鉴。因此,如何实现HAZOP知识的有效表达与复用是当前亟待解决的问题。为了解决上述问题,
四旋翼无人机由于其良好的垂直起降能力和较强的机动性使得它在军事、民用领域被广泛应用。利用四旋翼无人机进行空中吊运可以轻松应对复杂地面环境,能代替传统机械工具进行搬运、投放物资等任务。四旋翼无人机本身是一个欠驱动控制系统,加上负载物的悬挂,其系统变量耦合性更强、运动特性更复杂、控制难度更大等问题也非常突出。本文主要针对四旋翼吊挂无人机定速飞行和行进间负载升降问题进行研究,探讨无人机速度控制和负载变绳
地震勘探是寻找资源的重要方法,振动传感器是地震勘探装备的核心器件,其性能决定了地震数据品质,目前普遍使用的是电磁式振动传感器,它存在低频响应高,重量较大等问题。PVDF(聚偏氟乙烯)是一种高分子压电聚合物,其自重轻,且具有较好的压电性和机电耦合性。研究频率响应低,灵敏度高的PVDF压电传感器具有一定现实意义。为此,论文通过分析勘探用振动传感器的基本原理,基于压电材料的物理特性方程,设计了一种悬臂梁
当下,工业生产过程愈发繁杂,需要控制的节点不断增多,进而对关键节点的预测也有了更高的要求。在以往的传统工业生产过程中,通常采用传统的点预测对关键变量进行预测估计,然而随着实际工业过程日渐复杂,仅仅依靠点值无法对变量进行不确定分析,故点预测方法在一定程度上无法满足监控关键变量的需求。区间预测作为一种趋势分析方法,对复杂工业过程中关键变量的预测有较高的精度,并且可以直观地对关键变量变化趋势进行观测,已
简缩极化SAR是合成孔径雷达领域的一个新方向。作为一个独特的双极化模式,简缩极化技术能够获取相对于传统双极化模式更加全面的信息,以及相对于传统全极化模式更大的成像幅宽。因此近年来受到了许多学者的广泛关注。简缩极化分解是提取简缩极化数据信息的重要方式。目前,对于简缩极化SAR目标分解主要有三大思路:基于波的二分解理论的方法、基于特征值的方法以及基于模型的方法。然而,对于目前大多数分解方法,都存在着高
随着科技的不断发展,各个行业领域所积累的数据信息与日俱增,不平衡数据问题无处不在,相关分类问题已成为数据挖掘领域的一个研究热点。针对不平衡数据分类问题的研究主要分为数据层面和算法层面两个角度,本文将从上述两个角度展开研究工作。本文首先将合成少数类过采样技术(SMOTE)与支持向量机(SVM)结合,形成SMOTE-SVM算法。将该算法在UCI数据集和实际工业数据集中进行试验,分析其在数据生成与分类上
磁共振成像(MRI)是目前医学领域内普遍采用的一种影像技术,其基本原理是核磁共振,即人体(处于强磁场中)中的氢原子核被特定频率的射频脉冲激励而产生共振,向外辐射射频信号,这个回波信号被采集,并通过特定的方式重建以得到人体图像。传统上MRI的射频回波信号是通过同轴电缆从屏蔽室的低噪前置放大器传送到设备室的谱仪进行采集,这种情况下模拟信号的传送必然存在一定的衰减,并且容易受到干扰。因此,为了改善MRI
血浆是最可靠、最方便的疾病诊断生物标志物来源,广泛用于即时诊断。然而,在进一步分析生物标志物之前,需要从血液中提取血浆,血浆的提取是许多临床测试的先决条件。血浆中含有多种蛋白质标志物,因此检测血浆中的蛋白质是最直观可靠的。使用微流体技术可以显著降低分析成本,并使分析设备小型化,使生物样本分析过程变得更加简单。介电泳技术是一种主动分离法,和离心、过滤等传统方法相比该技术操作简单,生物危害少。介电泳在
理论研究与工程实践表明,模型预测控制面向处理复杂化工过程的非线性、大时滞等特性是一种有效的方法。然而,其预测模型的建立通常需要进行现场的在线测试、而影响正常生产;另外,化工过程由于受到原料状况以及调度策略的改变、产生多种操作工况,这会使得单一工况的预测模型出现较大偏差,从而降低模型预测控制的性能。针对以上问题,论文研究了一种基于数据深度学习的化工过程多工况模型预测控制方法(MC-MPC),所完成的
在传统石油、化工等一些复杂工业过程的优化控制中,针对工业实际需求,人们一直致力于生产质量、生产效率及自动化的发展。在解决像操纵变量决策优化等复杂问题时,通常受到模型不确定及大时滞的影响。基于最优控制理论方法的提出及其应用,推动了工程控制领域的发展。但是这些方法往往依赖专家经验驱动决策方向,容易受模型失配和维度灾难问题的制约,由于时延问题导致的策略实时优化难以实现。针对以上问题,本文提出了一种基于目