开架式水下机器人系统辨识与控制技术研究

哈尔滨工程大学

硕士学位论文

开架式水下机器人系统辨识与控制技术研究

姓名：胡明茂

申请学位级别：硕士

专业：机械电子工程

指导教师：张铭钧

20070301

第２章水下机器人系统模型的建立

２．１引言

为了能对水下机器人进行控制器的设计和分析、仿真环境的建立、路径规划以及故障诊断，建立水下机器人的数学模型是有必要的。但由于水下机器人是一个高度非线性的动力学系统，而且模型还会受到外界环境和自身状态的影响而部分参数产生变化，所以要建立一个精确的水下机器人数学模型是相当困难的。

本章从水下机器人的运动学和动力学特性出发，分析了水下机器人在水中的各种主要受力情况，建立了水下机器人的６自由度动力学模型。考虑到本文是以“海狸”开架式水下机器人作为研究对象，为了更利于水下机器人控制器的设计，本章对该模型进行了简化。

２．２“海狸”水下机器人

图２．１“海狸”水下机器人

“海狸”水下机器人是实验室自主研发的一个采用开架式结构的水下机器人，它在纵向与垂向都配备有两个推进器，因此可以进行前进、潜浮、

浅谈机器人智能控制研究.答案

陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士

浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表

基于开源软件Ardusub的水下机器人ROV控制系统

基于开源软件Ardusub的水下机器人ROV控制系统 摘要：随着海洋资源开发以及水下领域作业任务的增加，水下机器人在水下作 业中发挥着越来越重要的作用。ROV作为水下作业的重要工具，对运动控制算法 要求较高，采用开源软件ArduSub，结合一种模糊串级PID控制算法实现ROV控 制系统的设计，重点对ArduSub的特点、适应配置及PID控制算法原理，包含运 动和姿态方面进行了阐述，能够良好实现ROV的水下控制。 1引言 随着海洋资源开发以及水下领域作业任务的增加，水下机器人在水下作业中 发挥着越来越重要的作用。其中ROV续航持久，成本相对较低，逐渐成为水下作 业的重要工具。ROV工作于水下环境，具有非线性、易受环境影响等特点，对运 动控制算法要求较高，同时要求整个控制系统要有较好的实时性和可靠性。 2开源软件ArduSub简介 ArduSub水下机器人的控制器是一个完整的开源解决方案，提供远程操作控 制(通过智能潜水模式)和全自动的执行任务。作为DroneCode软件平台的一部分，它能够无缝地使用地面控制站的软件，可以监控车辆遥测和执行强大的任务规划 活动。它还受益于DroneCode平台的其他部分，包括模拟器，日志分析工具，为 车辆管理和控制和更高层次的api。 其主要特点在于以下几个方面： 反馈控制和稳定性：ArduSub控制器基于多旋翼自动驾驶系统，具有精确的 反馈控制，可主动维持方向。 深度保持：使用基于压力的深度传感器，ArduSub控制器可以将深度保持在 几厘米内。 航向保持：默认情况下，ArduSub在未命令转动时自动保持其航向。 相机倾斜：通过操纵杆或游戏手柄控制器与伺服或万向节电机进行相机倾斜 控制。 灯光控制：通过操纵杆或游戏手柄控制器控制海底照明。 无需编程：ArduSub控制器适用于各种ROV配置，无需任何自定义编程。大 多数参数可以通过地面控制站轻松更改。 兼容性好：ArduSub兼容许多不同的ROV框架，支持PWM输出。 由于以上特征，使得ArduSub成为一款可以很好适用于水下机器人RPV控制 系统的开源软件。 ArduSub兼容基于串行和以太网的通信接口。使用的硬件自动驾驶仪必须支 持选择的选项。Pixhawk仅支持串行连接，但可以通过配套计算机连接到以太网。其他autopilots原生支持以太网。ArduSub软件主要用于通过ArduSub进行接口，ArduSub是一种开源的跨平台用户界面，适用于所有类型的无人机。该接口通过 系绳连接到ArduSub控制器并显示车辆状态信息，并允许更新参数和设置。最重 要的是，QGC与用于指挥车辆的操纵杆或游戏手柄控制器连接。 ArduSub包含一个高级的电机库，支持多个框架，例如具有6自由度推进器 定位的BlueROV配置（图1所示）、带有并排垂直推进器的矢量ROV（图2所示）、采用单垂直推进器的ROV（图3所示）等等。 在传感器和执行器方面，除了标准的板载传感器（IMU，指南针），ArduSub

【经营计划书】水下机器人创业策划书(终稿)

低成本水下机器人 策 划 书 申报项目： 低成本水下机器人 申报人： 孟永志 项目负责人： 孟永志 申报日期： 年4月17日

低成本水下机器人策划书 机器人项目创业计划执行概要 水下机器人从20世纪后半叶诞生，是工作于水下的极限作业机器人，能潜入水中代替人完成某些操作，又称无人遥控潜水器，主要运用在海上救援。由于水下环境恶劣危险，人的潜水深度有限，所以水下机器人日益成为开发海洋的重要工具。在军事斗争中，无人化作战平台将在未来现代化战争中发挥重要的作用，无人舰艇将与无人地面战车、无人飞机一起在战场上进行高效卓越地作战。另外，无论战争期间还是和平时期，水下机器人还可以定期对航道、训练场、舰艇机动区实施定期或不定期检查，保障这些水域的作业安全。 载人潜水器由人工输入信号操控各种动作，由潜水员和科学家通过观察窗直接观察外部环境。其优点是由人工亲自做出各种核心决策，便于处理各种复杂问题，但是人生命安全的危险性增大，由于载人需要足够的耐压空间、可靠的生命安全保障和生命维持系统，这将为潜水器带来体积庞大、系统复杂、造价高昂、工作环境受限等不利因素。 有缆水下机器人（ROV）需要由电缆从母船接受动力，并且ROV不是完全自主的，它需要人为的干预。主要由水面设备（包括操纵控制台、电缆绞车、吊放设备、供电系统等）和水下设备（包括中继器和潜水器本体）组成。潜水器本体在水下靠推进器运动，本体上装有观测设备（摄像机、照相机、照明灯等）和作业设备（机械手、切割器、清洗器等）。潜水器的 水下运动和作业，是由操作员在水面母舰上控制和监视，电缆向本体提供动力和交换信息，中继器可减少电缆对本体运动的干扰。由于人们通过电缆对ROV进行遥控操作，电缆对ROV像“脐带”对于胎儿一样至关重要，但是由于细长的电缆悬在海中成为ROV最脆弱的部分，大大限制了机器人的活动范围和工作效率。 无缆水下机器人（AUV）又称自治水下机器人、智能水下机器人，是将人工智能、探测识别、信息融合、智能控制、系统集成等多方面的技术集中应用于同一水下载体上，在没有人工实时控制的情况下，自主决策、控制完成复杂海洋环境中的预定任务使命的机器人。是从简单的遥控式向监控式发展，即由母舰计算机和潜水器本体计算机实行递阶控制，它能对观测信息进行加工，建立环境和内部状态模型。操作人员通过人机交互系统以面向过程的抽象符号或语言下达命令，并接受经计算机加工处理的信息，对潜水器的运行和动作过程进行

水下机器人1

水下机器人 一、摘要 摘要:无人遥控潜水器，也称水下机器人。一种工作于水下的极限作业机器人，能潜入水中代替人完成某些操作，又称潜水器。水下环境恶劣危险，人的潜水深度有限，所以水下机器人已成为开发海洋的重要工具。本文从过去、现在、未来三个时间段介绍了水下机器人，并且就其中的关键技术也简要做了介绍，全方面的认识了水下机器人。 关键字：水下机器人、潜水器、海洋 Abstract :No one remote control submersibles, also called the underwater robot. A kind of work in the limit of the underwater robot homework, can submerge instead of people finish some operating, and calls the scuba machine. Underwater environments are dangerous, the person's diving depth is limited, so underwater robot has become an important tool development of ocean. This article from the past, present, and future three time underwater robot is introduced, and the key technology is briefly introduced, all aspects of the understanding of the underwater obot. Key words: underwater robot、scuba machine、ocean 二、引言 海洋这一广阔的水域，蕴藏着丰富的矿产资源、海洋生物资源和能源，是人类社会可持续发展的重要财富。研究和合理开发海洋，是对人类的经济和社会发展具有重要的意义。随着科学技术的发展，人类已经进入了开发和利用海洋的时代。在各种海洋技术中，作为用在一般潜水技术不可能到达的深度进行综合考察和研究并能完成多种作业的水下机器人，使海洋开发进入了新时代。 从20世纪30年代，美国研制出了第一台现代意义上的潜水器开始，无人遥控潜水器，也称水下机器人，开始进入人类的发展史，虽然只有短短的几十年，但其却发挥了极大的作用，为人类在海洋等水域的探索开发提供了有力的支持。由于水下机器人目前多用于海洋，故也可称为海洋机器人。而且水下作业对于人来说是一项危险作业，特别是在深海作业更加的危险，在10000米深的深海中，其压力是地面压力的1000倍，那里是迄今为止人类难以到达的地方。海底，特别是深海海底对人类还是一个未知世界。水下机器人主要用于海洋开发、打捞、扫雷、侦察、援潜、救生等。 而在近几十年，水下机器人的发展是非常迅速的。在信息技术的支持下，其发展趋势向着以下几个方面发展：一是水深普遍在6000米；二是操纵控制系统多采用大容量计算机，实

人工智能技术在交通控制领域的应用

人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。

AUV水下机器人运动控制系统设计(李思乐)

中国海洋大学工程学院 机械电子工程研究生课程考核论文 题目：AUV水下机器人运动控制系统研究报告 课程名称：运动控制技术 姓名：李思乐 学号：21100933077 院系：工程学院机电工程系 专业：机械电子工程 时间：2010-12-26 课程成绩： 任课老师：谭俊哲

AUV水下机器人运动控制系统设计 摘要：以主推加舵控制的小型自治水下机器人为研究对象，建立了水下机器人的数学模型并进行了分析。根据机器人结构的特点，对模型进行了必要的简化。设计了机器人的运动控制系统。以成功研制的无缆自治水下机器人(AUV) 为基础，对其航行控制和定位控制方法进行了较详细的分析. 同时介绍了它的推进器布置、控制系统结构、推力分配等方法。最后展示了它的运行实验结果。 关键词：水下机器人；总体设计方案；运动控制系统；电机仿真 1 引言 近年来国外水下机器人技术发展迅速，技术水平较高。其中，具有代表性的产品有：美国Video Ray 公司开发出的Scout、Explorer、Pro 等系列遥控式水下机器人，美国Seabotix公司研发的LBV-ROV 系列，英国AC-CESS 公司的AC-ROV系列。 随着海洋开发、探测的需求越来越强，水下机器人成为全世界研究的热门课题。小型自治水下机器人具有低成本、小型化、操作灵活等特点成为近年来国内外研究的热点。自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles, AUV）,载体采用模块化设计思想, 可根据需要适当增减作业或传感器模块, 载体采用鱼雷状流线外形, 总长约2 m, 外径25 cm, 基本模块包括推进器模块、能源模块、电子舱模块、传感器模块以及GPS、无线电通讯模块, 基本传感器有姿态传感器、高度计、深度计和视觉传感器, 支持光纤通讯, 载体可外挂声学设备, 通过光纤系统进行遥控操作可实现其半自主作业, 也可在预编程指令下实现自主作业。系统基本模块组成设计如图1-1 所示[1]。它具有开放式、模块化的体系结构和多种控制方式（自主/半自主/遥控），自带能源。这种小型水下机器人可在大范围、大深度和复杂海洋环境下进行海洋科学研究和深海资源调查，具有更广泛的应用前景。在控制系统的设计过程中充分考虑了系统的稳定性和操纵性。控制器具有足够的鲁棒性来克服建模误差，以及水动力参数变化。 图1-1 系统基本模块组成设计 2 机器人物理模型 2.1 AUV 物理模型 为了研究AUV 的运动规律，确定运行过程中AUV 的位置和姿态，需要建立AUV

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

水下机器人的运动方式

水下机器人的运动方式 水下机器人，也称无人遥控潜水器。一种工作于水下的极限作业机器人，能潜入水中代替人完成某些操作，又称潜水器。水下环境恶劣危险，人的潜水深度有限，所以水下机器人已成为开发海洋的重要工具。 无人遥控潜水器主要有，有缆遥控潜水器和无缆遥控潜水器两种，其中有缆遥控潜水器又分为水中自航式、拖航式和能在海底结构物上爬行式三种。 它的工作方式是由水面母船上的工作人员，通过连接潜水器的脐带提供动力，操纵或控制潜水器，通过水下电视、声呐等专用设备进行观察，还能通过机械手，进行水下作业。目前，无人遥控潜水器主要有，有缆遥控潜水器和无缆遥控潜水器两种，其中有缆遥控潜水器又分为水中自航式、拖航式和能在海底结构物上爬行式三种。 随着海洋开发活动越来越频繁和深进，在超越潜水极限的恶劣水下环境中，搭载传感器、仪器设备的水下机器人很自然地成为人类延伸自己感知能力的主要工具之一。水下机器人通过控制台上的多个旋钮即可控制机器人前进、后退、转弯、上升、下沉；灯光强弱和摄像头焦距；云台俯仰等；机器人可携带定位声纳、图像扫描声纳、多参数水质检测传感器（YSI）、辐射传感器、机械手、金属测厚计等；可实时进行水下视频检测和观测。 水下机器人运动控制中普遍采用的位置传感器为短基线或长基线水声定位系统，速度传感器为多普勒速度计。影响水声定位系统精度的因素主要包括声速误差、应答器响应时间的丈量误差、应答器位置即间距的校正误差。而影响多普勒速度计精度的因素主要包括声速c、海水中的介质物理化学特性、运载器的颠簸等。由于水下机器人运行的环境复杂，水声信号的噪声大，而各种水声传感器普遍存在精度较差、跳变频繁的缺点，因此水下机器人运动控制系统中，滤波技术显得极为重要。 传统的水下机器人滤波算法采用线性平滑、神经网络滤波等。固然在一定程度上解决了工程实践的需求，但由于没有考虑机器人系统的运动特性，滤波效果不十分理想。卡尔曼滤波方法由于在最优估计时充分利用了已经建立的系统运动模型，使滤波的实际效果更加接近真实数据的要求。但标准卡尔曼滤波方法必须清楚地了解系统噪声和量测噪声的统计特性，由于相关水声传感器受各种因素影响波动很大，噪声的统计特性不易获得。为此，引进带渐消因子的自适应卡尔曼滤波方法，可成功地解决这一题目。

系统辨识与自适应控制作业

系统辨识与自适应控制 学院： 专业： 学号： 姓名：

系统辨识与自适应控制作业 一、 对时变系统进行参数估计。 系统方程为：y(k)+a(k)y(k-1)=b(k)u(k-1)+e(k) 其中：e(k)为零均值噪声，a(k)= b(k)= 要求：1对定常系统（a=0.8,b=0.5）进行结构（阶数）确定和参数估计； 2对时变系统，λ取不同值（0.9——0.99）时对系统辨识结果和过程进行 比较、讨论 3对辨识结果必须进行残差检验 解：一（1）： 分析：采用最小二乘法（LS ）：最小二乘的思想就是寻找一个θ的估计值θ? ， 使得各次测量的),1(m i Z i =与由估计θ? 确定的量测估计θ??i i H Z =之差的平方和最小，由于此方法兼顾了所有方程的近似程度，使整体误差达到最小，因而对抑制误差是有利的。在此，我应用批处理最小二乘法，收敛较快，易于理解，在系统参数估计应用中十分广泛。 作业程序： clear all; a=[1 0.8]'; b=[ 0.5]'; d=3; %对象参数 na=length(a)-1; nb=length(b)-1; %na 、nb 为A 、B 阶次 L=500; %数据长度 uk=zeros(d+nb,1); %输入初值：uk(i)表示u(k-i) yk=zeros(na,1); %输出初值 x1=1; x2=1; x3=1; x4=0; S=1; %移位寄存器初值、方波初值 xi=randn(L,1); %白噪声序列 theta=[a(2:na+1);b]; %对象参数真值 for k=1:L phi(k,:)=[-yk;uk(d:d+nb)]'; %此处phi(k,:)为行向量，便于组成phi 矩阵 y(k)=phi(k,:)*theta+xi(k); %采集输出数据 IM=xor(S,x4); %产生逆M 序列 if IM==0 u(k)=-1; else u(k)=1; end S=not(S); M=xor(x3,x4); %产生M 序列

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用 摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，智能控制技术也有了很大进展。工业机器人作为当前工业生产中最为重要的组成部分，必须要充分借助当前 最为先进的智能控制技术，不断提升工业机器人的控制效果，以更好地推动工业 机器人行业的发展。文章立足于工业机器人，对智能控制技术在其控制领域中的 具体应用进行了详细的研究和分析。 关键词：智能控制技术；工业机器人；控制；应用 引言 工业机器人的出现转变了传统工业制造的局限性，其具有高效、安全、自动 化等多方面优势，工业机器人在智能制造中的应用为制造业发展开辟了又一崭新 方向。相比于发达国家我国在工业机器人方面的研究和技术水平还有很大差距， 国家方面还需要在这方面加强人才培养与工艺机器人自主研发的投入，这样才能 为智能制造发展创造更好的条件。 1我国工业机器人技术的发展现状 全世界第一代工业机器人现世与二十世纪五十年代，这是最简单的机器人， 这种机器人需要人工事先将程序输入完成，而后机器人就依照系统程序的指示来 完成规定动作，这类机器人只能够帮助人类完成一些简单的机械化操作。此后， 人们对机器人的认知不断提升，科技也越发发达，第二代工业机器人也很快面世，较之第一代，第二代明显要更加全面和灵活，第二代工业机器人可以在人们离线 的状态下进行和精准的完成设定好的动作，使得人们对工业机器人的使用更加便利。与此同时，人工智能手机的不断发展，使得人们不在满足于工业机器人的简 单操作，他们仿造智能手机将智能传感器安装于工业机器人上，实现了工业机器 人的智能化。这大大的提高了工业上的制造效率，满足了人们的需求，之前，日 本的工业机器人处于世界工业机器人发展的最前端，与之相比，中国的工业机器 人引入较晚，发展空间还很大，所以中国对于工业机器人这一方向上还应更加深 入研究。如今，随着中国对工业机器人的不断深入研究和创新，中国的工业机器 人技术也越发娴熟，与其他发达国家的差距也越来越小。发展至今，中国的工业 机器人主要应用在电器和汽车领域，这也使得中国的这两个领域的发展更加迅速。 2工业机器人控制系统中常见的智能控制技术分析 （1）模糊控制技术。在工业机器人控制系统中，模糊控制技术是其中最为常见的控制技术，其核心主要为数据转换，即：输入量模糊化模块。在具体设计过 程中，主要是将其与数据信息存储中心、数据信息识别系统、信息输出系统四个 部分进行组合应用，进而实现机器人智能控制。这一控制过程又称之为模糊控制，其原理为：通过该系统将输入数据、输入量模糊化模块进行转换，并以模糊量的 形式进行传输，将其传输至模糊推理机，接着再由模糊推理机，对数据进行识别 输入，使其传输至对比知识库中存储数据中，进而最终传输到输出量清晰化的模 块中，并对其进行转换，使其成为可执行的命令，以完成机器人的职能控制。（2）专家控制技术。专家控制技术也是机器人智能控制技术中最为重要的一种。专家控制技术是专家系统技术与传统控制技术的有效组合，也是专家控制技术的 升级。就专家控制技术来说，是建立在专家系统知识、规则基础上而实现的，对 机器人控制系统程度的最优化进行了实现，并在机器人的领域中得到了广泛的应用。具体来说，专家控制技术主要包括两个方面，即：专家系统、数值算法。同时，这两个部分还可以进一步进行细化，专家系统可细化成为推理机、知识库等

仿生水下机器人运动控制方法研究

仿生水下机器人运动控制方法研究 o 成 巍 李喜斌 孙俊岭 袁建平 徐玉如 哈尔滨工程大学水下机器人技术实验室 ［摘 要］　近年来仿生技术在水下机器人上的应用已经成为水下机器人的重要研究方向之一。仿生水下机器 人采用尾鳍提供前进动力和改变航向，比传统的桨舵具有高效性和高机动性。本文根据仿生水下机器人水池 试验结果讨论了其运动性能，并在此基础上提出了仿生水下机器人运动控制方法，最后通过仿真试验验证了 该方法的可行性。运动控制研究，是仿生水下机器人其它使命的基础，具有重要的意义。 ［关键词］水下机器人；仿生推进；智能控制 ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｂｉｏｎｉｃ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ　Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｈａｓ ｂｅｅｎ　ｍｏｒｅ　ａｔｔｒａｃｔｉｖｅ　ｒｅｃｅｎｔｌｙ．　Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｐｒｏｐｅｌｌｅｒ　ａｎｄ　ｒｕｄｄｅｒ，　ｔｈｅ　ｂｉｏｎｉｃ　ＵＶ ｉｎｓｐｉｒｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｆｉｓｈ　ｃｒｕｉｓｅｓ　ａｎｄ　ｔｕｒｎｓ　ｂｙ　ｉｔｓ　ｃａｕｄａｌ　ｆｉｎ，　ｗｈｉｃｈ　ｇｉｖｅｓ　ｍｏｒｅ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ａｎｄ　ｍｏｒｅ ｍａｎｅｕｖｅｒａｂｉｌｉｔｙ．　Ｆｉｒｓｔ　ｗｅ　ｄｉｓｃｕｓｓ　ｔｈｅ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｂｉｏｎｉｃ　ＵＶ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ　ｉｔｓ　ｗａｔｅｒ　ｔａｎｋ　ｔｅｓｔｓ．　Ｔｈｅｎ　ｗｅ　ｇｉｖｅ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｉｔｓ　ｍｏｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｈｅｒｅ．　Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｗａｓ　ｐｒｏｖｅｄ　ｂｙ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ａｔ　ｌａｓｔ．　Ｍｏｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｉｓ　ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂｉｏｎｉｃ ＵＶ　ｔｏ　ｃｏｍｐｌｅｔｅ　ｏｔｈｅｒ　ｔａｓｋｓ． ［Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ］　ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ　ｖｅｈｉｃｌｅ，　ｂｉｏｎｉｃ　ｐｒｏｐｕｌｓｉｏｎ，　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｔｒｏｌ． ０．引言 近年来，模仿水生动物推进方式的仿鱼尾推进系统应用于水下无人探测器的可行性已经得到了初步的验证。如美国ＭＩＴ的ＲｏｂｏＴｕｎａ　［１］、美国Ｄｒａｐｅｒ实验室的ＶＣＵＵＶ［２］、日本东京工业大学的机器海豚［３］、哈尔滨工程大学的“仿生－Ⅰ”［４］等，都采用了具有较高巡游速度的金枪鱼或海豚作为模型，研究仿生推进和操纵系统，以期改善传统水下机器人推进和操纵性能，增强水下机器人的运动能力。仿生水下机器人采用尾鳍提供前进的动力和改变航向，与传统的采用桨舵的水下机器人在运动性能和控制方法上都有很大的差别。因此，研究仿生水下机器人的操纵控制方法成为其重要的研究方向之一。本文以“仿生－Ｉ”为研究对象，根据其船模试验水池（１０８×７×４ｍ）试验了解其运动性能，并在此基础上讨论其运动控制方法。 １．“仿生－Ｉ”结构 仿生水下机器人“仿生－Ｉ”号，以蓝鳍金枪鱼为蓝本，长２．４ｍ，最大直径０．６２ｍ，排水量３２９ｋｇ，负载能力７０ｋｇ，潜深１０ｍ，配有月牙形 ［作者简介］　成巍（１９７７–），河北张家口，博士生，研究领域：机器人运动控制与仿真、生物流体力学。

水下机器人中文说明书最新

智能泳池清洗机安全提示 (1) 智能泳池清洗机安全特征 (2) 1. 智能泳池清洗机的使用 (3) 1.1 放置小车和连接电源 (4) 1.2 机器放入水中和启动 (5) 1.3 机器的关闭和清洁 (6) 1.4 遥控器的使用 (8) 2. 智能泳池清洗机的参数及养护 (9) 2.1 智能泳池清洗机技术参数 (9) 2.2 智能泳池清洗机部位说明 (10) 2.3 关于保养 (12) 2.4 存储 (13) 2.5 机器的有限质量保证 (13)

智能泳池清洗机安全提示！ 1、在操作机器前请您仔细地阅读这本手册。 2、机器在水下工作时，禁止人员使用游泳池，以免造成人员伤害。 3、不得把智能泳池清洗机作为清扫游泳池之外的任何用途。 4、禁止机器在岸上行走，以免影响机器使用寿命。 5、智能泳池清洗机采用了安全保护设计，当机器提出水面将立即停机。 6、机器工作的时候，无需有人监督其工作，清洗相应时间后自动停机。 7、请不要打开机器，机器内部没有用户需要的任何维修的零件配件（过滤袋除外）。 8、如果长时间不使用机器，请洗净过滤袋，关闭机器的电源、拔掉电源箱的市电插头，然后把机器放置在一个干燥的地方。 9、机器报废后，请不要自己处理，交给当地经销商来处理。

智能泳池清洗机安全特征 1.采用安全的24V直流电压。 2.全自动的岸上保护功能。 3.智能出水停机功能，叶轮在1秒内减速，从而避免对人体的意外伤害。

智能泳池清洗机包装里的东西！ 1、智能泳池清洗机主机 2、操作说明书 3、电源控制盒 4、放置小车 5、遥控器 6、一节23A 12V电池 7、备用过滤袋一个 8、 20米电缆一根 9、VCD视频光盘

智能机器人控制系统

机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站

向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制

机器人控制技术论文

机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t， 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)； 其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先，PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。 其次，PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解

智能机器人的控制技术前景分析

智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，

系统辨识方法

系统辨识方学习总结 一．系统辨识的定义 关于系统辨识的定义，Zadeh是这样提出的：“系统辨识就是在输入和输出数据观 测的基础上，在指定的一组模型类中确定一个与所测系统等价的模型”。L.Ljung也给 “辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。出了一个定义： 二．系统描述的数学模型 按照系统分析的定义，数学模型可以分为时间域和频率域两种。经典控制理论中微 分方程和现代控制方法中的状态空间方程都是属于时域的范畴，离散模型中的差分方程 和离散状态空间方程也如此。一般在经典控制论中采用频域传递函数建模，而在现代控 制论中则采用时域状态空间方程建模。 三．系统辨识的步骤与内容 (1)先验知识与明确辨识目的 这一步为执行辨识任务提供尽可能多的信息。首先从各个方面尽量的了解待辨识的 系统，例如系统飞工作过程，运行条件，噪声的强弱及其性质，支配系统行为的机理等。 对辨识目的的了解，常能提供模型类型、模型精度和辨识方法的约束。 (2)试验设计 试验设计包括扰动信号的选择，采样方法和间隔的决定，采样区段（采样数据长度 的设计）以及辨识方式（离线、在线及开环、闭环等的考虑）等。主要涉及以下两个问 题，扰动信号的选择和采样方法和采样间隔 (3)模型结构的确定 模型类型和结构的选定是决定建立数学模型质量的关键性的一步，与建模的目的， 对所辨识系统的眼前知识的掌握程度密切相关。为了讨论模型和类型和结构的选择，引 入模型集合的概念，利用它来代替被识系统的所有可能的模型称为模型群。所谓模型结 构的选定，就是在指定的一类模型中，选择出具有一定结构参数的模型M。在单输入单 输出系统的情况下，系统模型结构就只是模型的阶次。当具有一定阶次的模型的所有参 数都确定时，就得到特定的系统模型M，这就是所需要的数学模型。 (4)模型参数的估计 参数模型的类型和结构选定以后，下一步是对模型中的未知参数进行估计，这个阶 段就称为模型参数估计。