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公开(公告)号：CN111348163A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010197519.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种全海深水下机器人抛载装置，采用电磁吸盘驱动源。它包括机械本体、挂载机构部分、压载和压载导向机构部分。驱动源部分为全海深电磁吸盘。机械本体提供水下机器人与全海深水下机器人抛载装置之间的连接平台；挂载机构部分包括电缆插座、抛载驱动源、吸盘、执行杠杆等；压载和压载导向机构部分包括挂载盘、铰接件、压载块、导向罩、限位环等。在深海机器人正常作业时，该装置能根据机器人的需求实现挂载或抛载。当全海深水下机器人出现严重故障需要紧急上浮时，如供电故障，抛载装置驱动源断电仍然可以完成抛载动作使机器人紧急上浮。该装置具有供电故障也能作业、可靠性高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112363538B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011236700.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种速度信息不完备下的AUV区域跟踪控制方法，属于水下机器人控制技术领域。该方法首先利用水下机器人的位姿信息以及控制量来构建状态观测器，为了能提高估计精度，引入位姿信息的非线性项以及Nussbaum函数来构造观测器的反馈律；接着，设计一种跟踪误差的非线性转换映射，根据观测器估计的速度信息，结合反演控制思想，推导区域跟踪控制律，以确保跟踪误差能满足事先设定的期望边界，又能降低控制输出的高频抖动现象。本项目在满足任务要求的跟踪精度的前提下，可以实现控制量较为平缓输出，便于延长机器人水下作业时间，特别适合应用于水下管道跟踪这类跟踪精度满足事先设定要求边界即可的水下机器人控制系统设计。
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公开(公告)号：CN111348163B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010197519.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种全海深水下机器人抛载装置，采用电磁吸盘驱动源。它包括机械本体、挂载机构部分、压载和压载导向机构部分。驱动源部分为全海深电磁吸盘。机械本体提供水下机器人与全海深水下机器人抛载装置之间的连接平台；挂载机构部分包括电缆插座、抛载驱动源、吸盘、执行杠杆等；压载和压载导向机构部分包括挂载盘、铰接件、压载块、导向罩、限位环等。在深海机器人正常作业时，该装置能根据机器人的需求实现挂载或抛载。当全海深水下机器人出现严重故障需要紧急上浮时，如供电故障，抛载装置驱动源断电仍然可以完成抛载动作使机器人紧急上浮。该装置具有供电故障也能作业、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN112363538A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011236700.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种速度信息不完备下的AUV区域跟踪控制方法，属于水下机器人控制技术领域。该方法首先利用水下机器人的位姿信息以及控制量来构建状态观测器，为了能提高估计精度，引入位姿信息的非线性项以及Nussbaum函数来构造观测器的反馈律；接着，设计一种跟踪误差的非线性转换映射，根据观测器估计的速度信息，结合反演控制思想，推导区域跟踪控制律，以确保跟踪误差能满足事先设定的期望边界，又能降低控制输出的高频抖动现象。本项目在满足任务要求的跟踪精度的前提下，可以实现控制量较为平缓输出，便于延长机器人水下作业时间，特别适合应用于水下管道跟踪这类跟踪精度满足事先设定要求边界即可的水下机器人控制系统设计。
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公开(公告)号：CN116089811A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211542402.5
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F17/14 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种基于推力偏差和互相关算法的水下机器人推进器故障特征提取方法，属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法首先根据纵向和艏向自由度相关信号求得两条推力偏差曲线，基于曲线的阶跃点位置确定故障发生时刻，以提高故障发生时刻的定位精度；接着，为加强故障特征，设计一种多时间窗傅里叶变换并融合的方法分别提取两条推力偏差曲线的故障特征，并求得两种故障特征的互相关性故障特征，再融合三种故障特征得到最终故障特征。本项目在提取多个信号故障特征的前提下，可以实现对故障发生时刻较为准确的定位，并获得较高的故障特征值与干扰特征值比值，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特征提取。
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公开(公告)号：CN110781783A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910987625.4
申请日：2019-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于经验模态分解、分形维数和SHFC定位算法的自主式水下机器人推进器故障特征提取方法，属于水下机器人故障诊断技术领域；包括采用经验模态分解进行数据预处理替代分形维数中普通的滤波方法；在模态分解后的高频部分，把滚动时间窗引入，通过每个时间窗内小样本的分形维数故障特征的提取，捕捉到故障到分形维数中发生时刻分形维数特征值的突变，提取出分形维数突变的极大值，进而增强故障特征的提取效果。本发明能增强故障特征，便于检测水下机器人推进器是否出现故障，特别适合应用于自主式水下机器人推进器的状态监测，应用前景广阔。
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