一种适用于上层海洋机器人的沉浮及姿态控制系统
专利汇可以提供一种适用于上层海洋机器人的沉浮及姿态控制系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提岀一种适用于上层海洋 机器人 沉浮及 姿态 控制系统，包括前部 俯仰 控制腔,其构成为一个壳体分隔出气体腔与液体腔，通过俯仰步进 电机 对两个腔体的空间比进行控制，将其固定在控制配置板前部；中部沉浮控制腔，其构成与前部俯仰控制腔相同，与前部俯仰控制腔的区别在于中部沉浮控制腔体较大且固定在控制配置板中部，通过沉浮步进电机进行控制；控制处理模 块 ，采用ARM芯片进行控制且固定在控制配置板后部；压 力 数据采集 系统，固定在 水 下机器人 机体 壳体外部同一水平线上；无线发送模块，将获取数据上传至上位机并接受上位机的控制信息；提供上层海洋水下机器人沉浮控制及利用波浪补偿调整水下姿态方法。，下面是一种适用于上层海洋机器人的沉浮及姿态控制系统专利的具体信息内容。
1.一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，使用前部沉浮控制腔(5)与中部俯仰控制腔(6)对水下机器人姿态进行控制，根据压力数据采集系统采集得到的数据利用融合型小波神经网络进行处理，得到水下机器人受波浪干扰的姿态预测，从而对沉浮步进电机(2)与俯仰步进电机(3)进行控制，使得水下机器人的姿态得到补偿，其中：
前部俯仰控制腔(5)固定于控制系统板前部，中部沉浮控制腔(6)固定于控制配置板中部位置，压力数据采集系统布置于机器人壳体外部的同一水平线上，压力数据采集装置与置于鱼体控制配置板后端的控制处理模块(4)相连接；压力传感采集系统将实时压力信号通过无线传输模块送入上位机，通过计算得到控制信息并反馈回无线传输模块，随后传递至控制处理模块对沉浮步进电机(2)和俯仰步进电机(3)进行控制。
2.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，中部沉浮控制腔(6)对机体的沉浮运动进行控制；前部俯仰控制腔(5)对机体受波浪产生的纵摇运动进行波浪补偿，从而保持机体的平稳。
3.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，通过前部压力传感器获取的压力值记为Pf，尾部压力传感器获取的压力值记为Pb；前后压力传感器获取的压力差值称为姿态压力差ΔPp＝Pf-Pb；由两个压力值也可得到深度值Pd＝(Pf+Pb)/2,根据此压力值计算得到深度h(Pd)。
4.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，保持压力采集系统中的压力传感器在同一水平线上，为保证前后压力传感器获取的压力差值，即姿态压力差ΔPp＝Pf-Pb在水平姿态下为零。
5.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，前后压力采集系统之间的距离为L，可得到机器俯仰角α＝arcsin[(Pf+Pb)/L]；设定压力采集系统的采样频率为10Hz，从而可以得到俯仰角随时间的变化函数α(t)。
6.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，其中以仿生鱼为控制例中根据压力数据采集系统采集得到的数据,采用小波神经网络对压力误差进行分析过程：
在工作于上层海洋仿生鱼机器人所处环境模型中，通过压力采集系统获取的系统输入有：前后压力传感器获取的压力差值称为姿态压力差ΔPp＝Pf-Pb；所处海洋深度压力Pd＝(Pf+Pb)/2；为避免增加网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向，将BP神经网络的层数设为3层；第一层的输入层包含机器俯仰角α＝arcsin[(Pf+Pb)/L]、深度Pd＝(Pf+Pb)/2；由于控制步进电机的工作状态来进行姿态的波浪补偿，所以需要控制步进电机的在未来T/2时长是否工作与工作方向；对于第二层的隐层中的节点数选择，为保证必要的学习能力和信息处理能力并且避免陷入局部最小值或使学习速度变慢，所以节点数的设置根据经验公式：
其中,h为隐藏层节点个数，m为输入层节点个数，n为输出层节点个数，a为调节参数(1≤a≤10)；可得到隐层节点数为4个；
由于波浪造成俯仰角α(t)的变化具有不可控制性和随机性，所以采用Morlet小波对α(t)进行分析有比较好的效果，将小波分析中的平移因子和尺度因子用BP神经网络进行确定，使得预测值更好的与实际俯仰角相符合；
得到网络框架后进行信息前向传播过程：
首先，利用random库中的random函数获取权重、平移因子和尺度因子的初始值；
对输入层节点加权求和得到第二层的节点输入值
其中 为输入层第i个节点对应隐层第j个节点的权重； 为输入层第i个输入量；
b1为输入层到隐层的偏置值；
使用Morlet基函数对输入值进行激活得到隐层节点值
其中cj,dj为隐层各节点Morlet小波分析的平移因子和尺度因子；
对于输出层得到俯仰角的预测输出α(t)
其中 为隐层第j个节点对应输出层第k个节点的权重；b2为隐层到输出层的偏置；α(t)为第t时刻时俯仰角度的预测值；
通过预测值与真实值可得到误差函数；
式中，P为用于训练的数据集； 训练数据集中第p个训练数据的目标值；
对于网络中输入、输出权值、平移因子和尺度因子的学习采用梯度下降算法进行迭代，从而对各参数进行调整，达到逼近目标函数的目的；之后对俯仰腔进行实验，得到俯仰腔数据：控制机器的俯仰角α与步进电机工作速度vm的关系因子rv，以工作速度vm进行工作t时刻达到的预期俯仰角的延迟因子rt；将网络输出预测的俯仰角α(t)结合关系因子rv和延迟因子rt对步进电机进行控制；
vm＝rvα(t)+rt
通过上得到最终步进电机对波浪引起的俯仰进行控制的工作速度。
7.如权利要求1所述的一种适用于上层海洋机器人的沉浮姿态控制系统，其特征在于，其控制过程如下：
压力传感器根据设定采样频率对实时压力数据进行采集，将得到的数据值传送给无线传输模块，并由无线传输模块传输至上位机，上位机接受数据与设定深度期望值进行比较，若之间的误差大于补偿区间值时程序进入PID控制模块，控制中部沉浮腔(6)腔体体积的变化使受控机器人快速达到指定下潜深度，若之间的误差处于波浪补偿区间时，程序进入波浪补偿模块，通过融合型小波神经网络对纵摇运动情况进行分析并预测t时刻后的俯仰情况，并根据预测值与系统延迟情况对沉浮步进电机(2)和俯仰步进电机(3)进行控制。
一种适用于上层海洋机器人的沉浮及姿态控制系统
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