原创 基于神经网络的水下滑翔机运动控制

2020-1-21 16:29 3673 0 分类: 工业电子
随着海洋仿生机器人的迅速发展,越来越多的机器人被用于海洋探测和海洋监测。水下滑翔机可以完成各种任务,具有多种功能。同时,水下滑翔机具有适应各种复杂环境的能力。近年来,水下航行器的快速发展已经被应用到越来越具有挑战性的水下任务中。通过改变浮力系统的位置,水下滑翔机成为一种低成本的自主式水下滑翔机。当浮力系统的位置发生变化时,平衡参数将发生剧烈的变化。平衡参数对运动控制和滑翔机的飞行轨迹具有重要意义。在复杂海况下,平衡参数不是常数,而是一系列的动态数。通常,通过大量的实验来获得平衡参数,找出一系列可行的参数。这种方法虽然简单,但具有很大的不确定性,特别是当环境发生变化时。这种方法不适用于复杂的水下环境。提出了一种基于平衡参数神经网络的水下滑翔机运动控制方法。本研究旨在找出最适合滑翔机的平衡参数,以优化滑翔机的平衡效果,进一步提高滑翔机的导航控制效果。在飞燕式滑翔机的数学模型中,进行了水动力学估计和运动控制分析。
1海燕滑翔机
结合流体力学和机理理论,对UG的结构、性能和各种控制参数进行了优化,提高了滑翔机对各种复杂海洋环境的探测能力和自主选择作战策略的能力。设计了一种新型的海燕滑翔机。滑翔机由圆柱壳、两个对称机翼、两个舵、一个密封舱、一个涡轮发电机、一个电磁发电机、一个透水舱和一个控制和驱动机构组成。海燕滑翔机具有较高的工作效率和较高的观测精度,进一步提高了水下滑翔机的续航能力,为远距离、大规模海洋观测技术和小水域低速精确观测提供了坚实的基础。表1给出了滑翔机的主要特性,而图1给出了滑翔机的参考框架。

2设备测试

通过神经网络对水下滑翔机建模能力强的特点,有效地减小了预测模型所需数据的维数,真正挖掘了数据的价值。本文对水下滑翔机的平衡参数进行了分析,并结合海水涨落等实际问题。通过与其它传统方法的比较,证明了神经网络具有较高的精度和适用性。

2.1机翼调整试验

在模拟海况的水池中进行了两组或两组以上的调距试验。我们做的测试越多,精度就越高。俯仰调整试验包括两个步骤:第一步是移动电池组的位置,第二步是移动油量的位置。。当潜水或上升时,水下滑翔机通过改变油囊内外的油量来改变浮力。滑翔机的状态同时也在变化。试验的目的是找出蓄电池位置、油量和俯仰角之间的关系。

2.2提取数据和数据预处理

数据预处理是指对数据进行某些处理后再进行主处理。必须消除大滞后系统的影响。从滑翔机调整试验中获得两组数据。根据分析,预测模型以电池组位置和油量为输入因子,输出因子为俯仰角。一组数据用作训练数据,另一组数据用作测试数据。

2.3神经网络

该网络模型包括五个部分,分别是输入层和输入节点、隐藏层和隐藏节点、输出层和输出节点、用于海燕滑翔机的传递函数和基于神经网络的训练方法。因此,在海燕滑翔机中,神经网络模型开发中最重要的决策环节是选择海燕滑翔机要使用多少个隐藏节点。

3实验

根据建立的神经网络模型,选择参数、电池位置和油量作为平衡状态。平衡参数对运动控制和滑翔机的飞行轨迹具有重要意义。在复杂的海况下,平衡参数不是常数,而是一系列的动态数。通过第四节建立的神经网络模型,求出一系列可行的平衡参数。这种神经网络模型方法适用于复杂的水下环境。

4结论

根据海燕滑翔机的机械结构,通过俯仰调整试验,提取数据和数据预处理及二阶航向,选择神经网络方法,建立水动力模型,并在南海进行试验。基于神经网络的水下滑翔机运动控制是一种有效的控制系统,它可以将水下滑翔机的出水位置和设定位置的误差从10%降低到5%。将分析结果与实际情况进行比较,实验表明该神经网络模型是可行的。





作者: curton, 来源:面包板社区

链接: https://mbb.eet-china.com/blog/uid-me-3876349.html

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