【摘 要】
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本文的研究对象是开架式遥控水下机器人—堤坝综合检测机器人。 我国有众多的水库和拦河大坝，迫切的需要有有效的堤坝检测手段。堤坝检测水下机器人(以下简称探坝机器人)正
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本文的研究对象是开架式遥控水下机器人—堤坝综合检测机器人。 我国有众多的水库和拦河大坝，迫切的需要有有效的堤坝检测手段。堤坝检测水下机器人(以下简称探坝机器人)正是为查找江、河、湖、海各种堤坝的裂缝、破损和隐患等质量问题而设计的。它是一个以遥控水下机器人为载体，装备有声、光、电等多种先进传感器的综合体。机器人配备的检测传感器包括浅剖声纳、高频声纳等，这些传感器的正常工作要求机器人载体运动平稳，并对所探测的坝体保持合适的距离与方位。因此，研究如何更好地实现机器人载体的运动控制，对于堤坝检测机器人的实用化具有理论和现实意义。 由于探坝机器人工作环境的复杂性和未知性，同时考虑到经济性、安全性等因素，研究如何利用仿真系统对于机器人运动控制器的设计和调试具有重要意义。对于本文的研究对象—堤坝检测机器人，考虑到其开架式的框架结构和设计特点，本文中采用经验公式估算方法计算其水动力系数，并依此建立机器人的仿真系统。 因此，本文的主要内容可以分为两大部分： 1、开架式水下机器人仿真系统的建立； 2、开架式水下机器人运动控制； 在仿真系统建立部分，主要研究了如何利用经验公式获得机器人的水动力系数。在运动控制部分，本文首先介绍了人工神经网络和联想记忆神经网络的基本原理，分析了神经网络的各种结构形式。考虑到水下机器人是一个强非线性、耦合的系统，设计了小脑模型神经网络控制的控制方法。给出了仿真结果和水池试验结果并进行了分析，验证了小脑模型神经网络控制技术的独特优越性。
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