-
公开(公告)号：CN118238962A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410394263.9
申请日：2024-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种针对于带吊耳式水下坐底目标物钩锁连接与打捞装置，属于于水下作业机器人装置领域技术领域，材框架内对称设置有多个夹爪底座，夹爪底座的上端面均设置有推进器，夹爪底座的下端面均设置有夹爪，多个所述夹爪底座之间设置有电子仓和齿轮式转台装置，所述齿轮式转台装置的输出端连接有电动剪叉式升降装置，电动剪叉式升降装置的升降端设置有电动推杆伸缩装置，电动推杆伸缩装置的伸缩端部连接有电磁挂钩脱开装置，由于海底目标物姿态具有随机性以及海底暗礁丛生环境十分的复杂，所以很多重型落底打捞机构很难稳定的降落于海底。然而该发明避开了着落于海底的这个复杂操作选择于目标物上降落的方式避免了以上的问题。
-
公开(公告)号：CN119782681A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411852036.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法，首先对自主式水下机器人的状态空间模型进行系统性的分析,然后结合中心对称多胞体的性质和卡尔曼滤波的思想,计算并优化水下机器人系统状态的可达集,通过最优可达集计算水下机器人的速度区间,实现对其速度的有效监测。该方法适用于多种构型和不同运动状态的自主式水下机器人,与现有技术相比,本发明所提方法不仅可以准确地估算出水下机器人的速度，还能提供速度的区间估计,从而实现了对速度状态的有效监测,显著提高了自主式水下机器人的可靠性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN119142486A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411461127.3
申请日：2024-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种可保持自水平的回转搬运式多AUV对接及转运装置、方法，属于水下作业机器人装备领域。包括对接模块、垂直搬运模块和回转搬运模块；对接模块包括带有导向框架的回转平台，回转平台顶面设有第一夹紧装置；对接模块一侧安装有垂直搬运模块；垂直搬运模块包括可升降的搬运平台，搬运平台上设有锁紧装置和第二夹紧装置；对接模块的下方安装有回转搬运模块；回转搬运模块包括多分支转轴和安装在每组分支转轴上的水平板；水平板上布置有AUV充电及信息交互装置和第三夹紧装置。该装置提高AUV对接与转运数量且在转运时还可保持AUV自身的水平，为AUV后续出仓等动作做好准备，该发明还将对接部分进行单独的回转驱动降低了机构在海水中的回转阻力。
-
公开(公告)号：CN115586781A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211236093.9
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供一种基于中心对称多胞体的自主式水下机器人故障检测方法，主要内容包括：(1)建立自主式水下机器人的动力学线性模型，并利用中心对称多胞体来表示初始估计误差、未知干扰、测量噪声等不确定性的范围。(2)设计观测器，根据对干扰的鲁棒性条件和对故障的敏感性条件，求出待设计观测器的增益矩阵。(3)结合中心对称多胞体的性质递推得到每一时刻的残差所处的中心对称多胞体。(4)建立故障检测逻辑：通过观测零点是否脱离残差生成的中心对称多胞体的范围,判断故障是否发生。与现有技术相比，本发明同时考虑了对干扰的鲁棒性条件和对故障的敏感性条件，给出了一种系统、简单、有效的自主式水下机器人的故障检测方法。
-
公开(公告)号：CN115509242A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211073081.9
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供一种自主式水下机器人椭球形目标区域控制方法，属于自动控制领域包括：(1)提出一种基于观测器的区域控制方法。首先设计观测器估计自主式水下机器人的不可测量的状态信号，然后利用所得状态设计反馈控制器使得自主式水下机器人的状态信号收敛到一定的区域范围内。(2)提出一种观测器和控制器的联合设计方法。(3)提出一种椭球形目标区域控制方法。首先限制李雅普诺夫矩阵使得内容(1)中收敛区域在目标区域内，然后求解内容(2)中的设计条件同时得到观测器和控制器增益矩阵。本发明专利无需自主式水下机器人的所有状态已知，可将状态控制到给定目标区域，可用于自主式水下机器人目标区域控制、区域跟踪等领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119598130A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411692941.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G05D1/86 , G06F18/2131 , G06F30/20 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品，属于水下机器人故障诊断技术领域。本发明首先基于根据艏向角和侧向推进器控制电压求得推力偏差曲线，再根据曲线的不同部分，在时域和频域分别采用差值和多时间窗滑动傅里叶变换方法，求得多个推力损失；然后引入核密度估计方法基于时域和频域求得的推力损失，分别求得时域和频域故障程度概率密度曲线；最后采用相同位置平均的方法进行融合，基于融合后的故障程度概率密度曲线辨识故障程度。本发明可以达到较高的辨识精度，特别适合应用于海流环境下和故障程度较弱的情况下进行故障程度辨识。
-
公开(公告)号：CN118960814A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410950989.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明针对复杂环境下的AUV传感器故障检测问题，以“BeaverⅡ”AUV为研究对象，提出了一种基于最小可检测故障集的AUV传感器故障诊断性能评估方法，并引入了一种新的故障检测性能指标，即最小可检测故障集。首先通过系统辨识方法获取水下机器人的状态空间模型，然后，基于已知的观测器，结合中心对称多胞体的性质，可以递推得到每个时刻残差对应的中心对称多胞体，并通过检查该中心对称多胞体是否包含零点，判断系统是否发生故障。最后，计算故障检测方法的最小可检测故障集；确保AUV系统能够在关键时刻及时发现并应对故障，从而显著提高AUV的可靠性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118466560A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664397.8
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明提供了一种基于线性规划的自主式水下机器人管道模型预测控制动力定位方法。首先建立水下机器人水平面运动的数学模型，找出对应的标称方程，系统状态量和控制输入量的约束，目标的范围以及干扰的不确定性范围利用多胞体来表示；求出状态反馈控制器的增益矩阵,将实际系统与标称系统联系起来；通过状态反馈控制器和干扰项的多胞体计算出最小鲁棒正不变集；最后通过基于线性规划的代价函数，求解出标称系统的控制输入最优值，通过增益矩阵求解出实际系统下一时刻的控制输入的最优值，依次循环下去。本发明通过引入管道模型预测控制，提高控制系统处理约束的能力，将具有不确定性的海洋环境干扰带入到“管道”中，提高自主式水下机器人控制系统的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118332376A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410402214.5
申请日：2024-04-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G01M99/00 , G01R31/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明为一种基于变分模态分解与随机共振的弱故障特征提取方法，属于自主式水下机器人故障诊断领域，平滑伪魏格纳分布方法计算传感器采集到的自主式水下机器人信号在时频域内的能量分布，并将信号根据时频域内能量分布的集中度分割为能量集中区域信号和其他区域信号，将分割后得到的两部分信号分别进行变分模态分解。将信号分解后得到的本征模态函数分量进行双稳随机共振，将残差信号进行单稳随机共振，并对随机共振处理后的信号进行信号重构。通过修正贝叶斯方法对重构后的信号进行故障特征提取，具有较高的故障特征值以及故障特征值与噪声特征值的比值，应用于存在外界海流干扰，推进器故障程度较低情况时的自主式水下机器人故障特征提取。
-
公开(公告)号：CN119782680A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411852034.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于T‑N‑L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法。首先根据实验数据辨识得到自主式水下机器人的状态空间模型,然后结合中心对称多胞体的性质和卡尔曼滤波的思想,预测并校正AUV系统状态的可达集,通过系统的校正可达集计算自主式水下机器人的速度区间,实现对其速度的有效监测。该方法适用于各种构型和运动条件的自主式水下机器人,与现有技术相比,本发明提供了一种系统有效的速度估计方法，本发明所采用的方法能够生成更为精确的速度估计值及其更为紧凑的速度估计区间，不仅提高了速度状态监测的精确度，而且通过确保机器人在复杂水下环境中的行为更加稳定和可预测，显著增强了水下机器人系统的整体可靠性和稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.02 seconds)
