一种浅水滑翔机用俯仰调节装置

    公开(公告)号:CN104369850B

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201310349949.8

    申请日:2013-08-12

    Abstract: 本发明涉及水下测量平台,具体地说是一种浅水滑翔机用俯仰调节装置,包括艏部连接环、连接轴、电池组、姿态舱连接环、齿条及俯仰驱动装置,艏部连接环及姿态舱连接环分别连接于连接轴的两端,连接轴内安装有齿条;电池组可相对移动地套设在连接轴上,俯仰驱动装置安装在电池组上,随电池组共同移动;俯仰驱动装置具有电机以及通过传动机构由电机驱动的大齿轮,该大齿轮与齿条相啮合,驱动电池组沿连接轴的轴向往复移动,进而通过电池组的往复移动改变所述俯仰调节装置的重心。本发明将俯仰调节装置作为一个单独的模块进行设计,结构紧凑,传动效果好,工作可靠,能耗小,俯仰角调节范围大。

    一种水密同轴连接器
    102.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104682081B

    公开(公告)日:2017-01-18

    申请号:CN201310640027.2

    申请日:2013-11-30

    Abstract: 本发明涉及水下设备用连接装置,具体地说是一种水密同轴连接器,包括可相互插拔并通过螺纹连接拧紧的同轴插座及同轴插头,同轴插座通过灌注环氧树脂并固化成形的方式将公插针,屏蔽套,插座同心件,插座固定件等固化形成一个整体;同轴插头通过灌注环氧树脂并固化成形的方式,配合橡胶硫化等工艺将多个零件成形为一个整体。同轴插座与同轴插头内多数零件均采用同轴布置,保证了水密同轴连接器插拔的安全性与操作的简易性;全双密封结构设计,保证了大深度下的水密性;内部无空腔设计保证了其具备很高的抗压强度;本发明具有结构简单紧凑,成本低,外形尺寸小,水下密封性能良好,信号稳定,抗干扰能力强,使用寿命长等优点。

    一种水下滑翔机能耗最优的运动参数优化方法

    公开(公告)号:CN102486633B

    公开(公告)日:2014-05-07

    申请号:CN201010573970.2

    申请日:2010-12-04

    Inventor: 俞建成

    Abstract: 本发明涉及一种水下滑翔机能耗最优的运动参数优化方法,输入水下滑翔机初始化参数;将运动参数约束条件数值中的最小值作为待优化运动参数的初始值;采用枚举计算方法分别计算出运动参数约束条件数值中所有滑翔角度条件下的G函数值;确定最大G函数值对应的滑翔角度;将滑翔速度增加一个迭代步长;如果超过最大滑翔速度约束条件,则运动参数约束条件数值中的滑翔深度增加一个迭代步长;如果超过最大滑翔深度约束条件,确定G函数值序列中的最大值,该G函数值序列中的最大值所对应的滑翔速度、滑翔深度和滑翔角度即为最优的滑翔运动参数。本发明综合优化了水下滑翔机的系统能耗特征和运动性能,提高水下滑翔机的能源利用率,提高水下滑翔机系统的续航能力。

    一种水下滑翔机用转向装置

    公开(公告)号:CN102476706A

    公开(公告)日:2012-05-30

    申请号:CN201010566735.2

    申请日:2010-11-30

    Inventor: 金文明 俞建成

    Abstract: 本发明涉及水下测量平台,具体地说是一种水下滑翔机用转向装置,通过连接件和固定板与水下滑翔机舱体相连;通过弯曲的桅杆连接稳定翼;通过电机带动一对锥齿轮做啮合传动,从而将电机的转动转化为舵轴的转动,舵轴又将转动传递给舵,通过控制舵的偏转,来控制整水下滑翔机的运动方向;稳定翼与舵充分考虑水动力的影响,采用流线形外形设计,并将各类通信天线塑封于稳定翼内。本发明具有结构简单、紧凑,能耗小,工作可靠等特点,转向调节响应快,调节能力强。

    一种水下滑翔机用低功耗控制系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN102079373A

    公开(公告)日:2011-06-01

    申请号:CN200910220201.1

    申请日:2009-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种水下滑翔机用低功耗控制系统及其控制方法,具有嵌入式控制装置、通信定位装置、数据采集装置、能源管理装置以及伺服控制装置,以嵌入式控制装置为控制核心,经由串口总线与数据采集装置以及通信定位装置进行数据通信交互;嵌入式控制装置的控制输出端接有伺服控制装置;嵌入式控制装置经IO接口连接能源管理装置;方法为:启动所有驱动任务;如果没有未完成指令则进入等待指令消息,系统休眠;当有指令消息时,系统唤醒;当有指令时执行相应指令;结束制过程。本发明实现了水下滑翔机运动控制、作业过程数据采集、水面通信定位、状态监测、应急抛载等功能,降低系统功耗,提高水下滑翔机续航能力,方便设备连接,系统稳定可靠。

    一种水下滑翔机用姿态调节装置

    公开(公告)号:CN102050218A

    公开(公告)日:2011-05-11

    申请号:CN200910219614.8

    申请日:2009-11-04

    Abstract: 本发明涉及水下测量平台,具体地说是一种水下滑翔机用姿态调节装置,横滚支撑前、后端盖分别设置在姿态调节耐压壳体的两端,俯仰前挡板可相对转动地安装在横滚支撑前端盖上;俯仰后挡板通过连接架与蜗轮相连接,蜗轮可相对转动地安装在横滚支撑后端盖上,横滚电机安装在横滚支撑后端盖上,横滚电机的输出轴连接有与蜗轮啮合传动的蜗杆;俯仰前、后挡板之间设有丝杠,该丝杠的一端通过锥齿轮组与安装在连接架上的俯仰电机相连,丝杠上螺纹连接有螺母,电池组与螺母接为一体;导轨位于俯仰前、后挡板之间,在导轨上设有与电池组接为一体的滑块。本发明具有结构简单、紧凑,能耗小,工作可靠等特点,俯仰角与横滚角的调节范围大。

    一种足板驱动型水陆两栖机器人

    公开(公告)号:CN102049983A

    公开(公告)日:2011-05-11

    申请号:CN200910222721.6

    申请日:2009-11-09

    Abstract: 本发明涉及水陆两栖机器人,具体地说是一种足板驱动型水陆两栖机器人,包括前浮筒、中前浮筒、水密电子舱、中后浮筒、后浮筒、框架及足板驱动模块,框架上依次安装有前浮筒、中前浮筒、水密电子舱、中后浮筒及后浮筒,在框架上设有多组足板驱动模块,每组由两个足板驱动模块组成、对称安装在框架的两侧;足板驱动模块包括足板复合机构及驱动其旋转的驱动装置,通过足板复合机构的旋转实现两栖机器人的爬行或浮游。本发明采用三组对称分布的足板驱动模块,满足了机器人在水陆两栖条件的爬行和浮游多运动模式的需求,同时兼顾了机器人运动的稳定性、快速性和协调性;具有运动灵活,越障能力强,环境适应性好等特点。

    一种水下设备用熔断式抛载装置及其控制方法

    公开(公告)号:CN102039996A

    公开(公告)日:2011-05-04

    申请号:CN200910188045.5

    申请日:2009-10-26

    Abstract: 本发明涉及一种水下设备用熔断式抛载装置及其控制方法,装置包括设于水下设备舱内的熔断式抛载装置控制单元及水下设备舱外的设于抛载装置密封连接件,二者通过导线进行电连接,其中抛载装置密封连接件具有第1、2接线柱、绝缘密封填充物、第1、2低阻接线针以及合金电阻丝,其中第1、2低阻接线针穿置于密封固定件腔体中,一端分别与设于密封固定件端部的接线柱进行电连接,另一端通过设于密封固定件外部的短接,在密封固定件腔体内填充绝缘密封填充物;合金电阻丝通过高强度非金属连接线连接有压载重物。本发明装置无运动机构,抛载过程无运动动作发生,不受海水腐蚀和生物污染物影响;低工作电压、低功耗、安全可靠、压载重物质量灵活。

    一种水下机器人用微型低功耗超高压浮力调节装置

    公开(公告)号:CN114852302B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202110074206.9

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明涉及浮力调节装置,具体说是一种水下机器人用微型低功耗超高压浮力调节装置,以端盖为固定安装依托,端盖既作为水下机器人的耐压密封结构件,也作为整个浮力调节系统的液压阀块,本发明利用曲轴转动驱动微型单柱塞单元代替成品液压泵,有效减少浮力调节装置的体积重量,采用自锁电磁推杆配合单向阀代替成品液压开关阀,并利用外油囊的回弹力形成被动回油系统基本不消耗能量,滚动膜片式的内油囊系统浮力检测精度较高。本发明结构简单重量轻(仅800g),工作压力高(70MPa),能耗低,广泛适用于各种常规及微小型水下机器人。

    基于深度强化学习的双基地声呐水下目标跟踪AUV决策方法

    公开(公告)号:CN119129430A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411364794.X

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本发明涉及自主水下机器人(AUV)决策、深度强化学习和水下目标跟踪领域,具体说是基于深度强化学习的双基地声呐水下目标跟踪AUV决策方法。本发明采用端到端的深度强化学习方法学习搭载接收器的AUV面向最优目标跟踪的动作决策,使得AUV能够根据态势的变化调整自己的运动以提高对目标的跟踪精度和跟踪保持时间,且该方案求解时间短,满足目标跟踪的实时性要求。在训练网络时,将滚动时域优化与深度强化学习相结合,利用已有的先验模型引导策略学习,能够保障AUV的安全,提高策略的稳定性。

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