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公开(公告)号：CN111261363A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010197524.X
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电磁铁结构，其主要由导磁壳体、密封环、线圈骨架、漆包线和支撑筒组成。导磁壳体为导磁材料，密封环和焊接材料为非导磁材料。导磁壳体包括中心铁芯和密封导磁外壳，缠绕在线圈骨架上的漆包线套在铁芯上，由支撑筒支撑并在导磁壳体内部留出盘线的空间。密封环套在导磁壳体的凸台上，利用焊接密封的方法完成电磁铁吸合面端的密封。该电磁铁结构在工作时由接线端通电，吸合物在吸合面与电磁吸盘吸合，导磁壳体和吸合物形成磁路。该结构在完成全海深高压密封的同时，结构简单可靠，由于中心铁芯和密封导磁外壳为一体结构，其内部磁路没有间隙，可以完美输出磁吸力，适用于全海深驱动源。
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公开(公告)号：CN111144307A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911372160.8
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种自主式水下机器人推进器故障特征提取方法，具体是基于经验模态分解、分形维数和SHFC定位算法的，属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法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。本发明专利能增强故障特征，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。
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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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公开(公告)号：CN111261363B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010197524.X
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电磁铁结构，其主要由导磁壳体、密封环、线圈骨架、漆包线和支撑筒组成。导磁壳体为导磁材料，密封环和焊接材料为非导磁材料。导磁壳体包括中心铁芯和密封导磁外壳，缠绕在线圈骨架上的漆包线套在铁芯上，由支撑筒支撑并在导磁壳体内部留出盘线的空间。密封环套在导磁壳体的凸台上，利用焊接密封的方法完成电磁铁吸合面端的密封。该电磁铁结构在工作时由接线端通电，吸合物在吸合面与电磁吸盘吸合，导磁壳体和吸合物形成磁路。该结构在完成全海深高压密封的同时，结构简单可靠，由于中心铁芯和密封导磁外壳为一体结构，其内部磁路没有间隙，可以完美输出磁吸力，适用于全海深驱动源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110597069B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910987604.2
申请日：2019-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF神经网络的水下机器人自适应区域动力定位控制方法，属于水下机器人动力定位控制领域。包括建立AUV的6自由度空间运动模型，构造目标区域及区域控制系统误差动态方程；采用RBF神经网络对未知向量进行在线逼近、滑模控制项对逼近误差进行补偿；对网络权值、径向基函数中心与方差进行在线调整；采用基于指数函数的滑模切换增益在线调节方式避免滑模切换增益过大引起控制系统的高频抖振；通过神经滑模区域控制器对AUV进行动力定位控制，使位置、姿态向量η收敛到目标区域中。本发明解决了受外部干扰、水中传感器自身测量精度等因素影响下的AUV动力定位控制问题，提高了动力定位精度，且AUV自身特性变化时仍能快速收敛到目标区域内部。
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公开(公告)号：CN111409797A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010197547.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种可防止海浪冲击的深海触底抛载装置，其主要由三部分组成：压载杆脱开部分、活塞部分和挂载机构部分。压载杆连接压载，悬挂于机器人的挂载机构上；活塞的主要作用是防止海面时由于海浪冲击造成压载脱落的情况，在进入深海后活塞在水压作用下被推动，压载杆的抛载功能解除限制，可在压载触碰海底时完成抛载动作；为了安装方便，挂载机构由两部分组成，上半部分通过螺纹孔连接到机器人上，内部安装活塞结构，下半部分安装有压载杆等机构，两部分通过螺纹连接。
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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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公开(公告)号：CN111091159A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911372169.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种自主式水下机器人推进器弱故障特征提取方法，属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法首先对传统稀疏分解算法增加时间变量。待分解信号的每个节拍都会得到对应的分解结果，使得分解结果在时域内精度更高；然后在传统的特征提取方法基础上对故障特征进行增强，通过建立原子字典对应的故障权值矩阵，将故障信息保存在故障权值矩阵中；最后以稀疏分解系数与故障权值矩阵的内积作为增强后的故障特征，进而增大故障特征与干扰特征之间的差值。本发明专利可有效凸显并提取故障特征，便于后续检测并辨识出推进器弱故障，特别适合于自主式水下机器人推进器的状态监测。
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公开(公告)号：CN110687918A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910987896.X
申请日：2019-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于回归型神经网络在线逼近的水下机器人轨迹跟踪控制方法，属于水下机器人控制技术领域。其采用回归型神经网络对模型不确定性和水流随机干扰进行分类、在线逼近；对推进器推力模型泰勒展开，得到推力-电压线性映射和非线性模型辨识误差，模型辨识误差作为模型不确定性一部分，通过神经网络在线逼近，将逼近值作为控制器输入；设计非奇异性反演终端滑模控制面，并推导反演终端滑模控制器，通过滑模控制项补偿神经网络逼近误差。本发明有效解决了受模型不确定性、水流干扰等因素影响下的机器人控制问题，提高了误差收敛时间；并克服了典型方法对突变目标轨迹的误差超调和误差收敛时间长的问题，提高了水下机器人的控制精度。
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