一种深海机器人驱动电机热管理控制方法

    公开(公告)号:CN119298789B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202411846895.0

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开一种深海机器人驱动电机热管理控制方法,包括如下步骤:步骤S1,构造电机的连续时间状态空间模型;步骤S2,设定电机中各电枢的温度调节变量及调节规则;步骤S3,按一定周期检测各电枢的温度并实时更新温度调节变量;步骤S4,当温度调节变量取值发生变化时,更新控制增益;步骤S5,根据电机需要跟踪的设定转速信号、增益矩阵,实时计算控制信号并作用于电机。本发明通过多个模块化定子的动态电流调节机制,根据各电枢的实时温度和负载情况自动调整电流分配,避免因局部过热导致的性能下降或电机损坏,确保具有多模块化深海机器人驱动电机的转速跟踪精度和其中各电枢的热平衡性能。

    一种深海机器人驱动电机转速容错控制方法

    公开(公告)号:CN119341442A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411846892.7

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开一种深海机器人驱动电机转速容错控制方法,包括如下步骤:步骤S1,基于电机的电气和机械方程建立其离散状态空间模型;步骤S2,确定故障特征参数,以描述控制信号在遭受攻击和干扰时的丢失概率;步骤S3,根据故障特征参数计算反馈控制矩阵;步骤S4,根据故障特征参数计算前馈控制矩阵;步骤S5,基于反馈控制矩阵和前馈控制矩阵构造控制器,在线计算控制信号并传输至执行机构;步骤S6,执行机构接收控制信号,若发生信号丢失,则采用存储的控制信号代替并实时执行控制。本发明能够在控制信号随机丢失的情况下,实现电机转速的容错控制,并确保电机转速能够稳定跟踪预定轨迹。

    一种深海机器人驱动电机无模型控制方法

    公开(公告)号:CN119315889A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411846893.1

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开一种深海机器人驱动电机无模型控制方法,包括如下步骤:获取电机的位置、转速、母线电压以及不同定子模块的相电流;获取转速采样值进行下一时刻转速和转速环扰动的预测;获取转速指令并结合转速及转速环扰动的预测值计算电磁转矩指令,并转换呈电流指令平均分配至各定子模块;d轴中注入电流,获取电流采样值进行下一时刻电流和电流环扰动的预测;获取电流指令并结合电流及电流环扰动的预测值计算电压指令;获取用于自适应调节系统的梯度函数并基于有限时间梯度下降法自适应调节系数;基于步骤S3的电压指令,经过坐标变换以及空间矢量调制生成PWM脉冲信号,驱动各定子模块逆变器控制电机运行。

    一种深海机器人驱动电机容错控制方法

    公开(公告)号:CN119298785A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411846894.6

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开一种深海机器人驱动电机容错控制方法,包括如下步骤:获取驱动电机位置、转速、母线电压以及不同定子模块相电流;获取转速指令与反馈转速进行比较并利用PI控制器获取电流总指令值;对步骤S1中采样的相电流进行特征分析,判断其是否存在故障状态;根据故障状态确定加载至每个定子模块的最优控制电参数;比较各定子模块电流指令值与反馈值并利用PI控制器获取各定子模块电压指令值;经过坐标变换以及空间矢量调制生成PWM脉冲信号,驱动各定子模块逆变器控制电机运行。在故障发生时,不切除故障模块,通过协调控制故障模块和健康模块,利用故障模块的剩余价值,提升整体电磁转矩,并在合理分配电流后降低损耗。

    一种深海机器人驱动电机热管理控制方法

    公开(公告)号:CN119298789A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411846895.0

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开一种深海机器人驱动电机热管理控制方法,包括如下步骤:步骤S1,构造电机的连续时间状态空间模型;步骤S2,设定电机中各电枢的温度调节变量及调节规则;步骤S3,按一定周期检测各电枢的温度并实时更新温度调节变量;步骤S4,当温度调节变量取值发生变化时,更新控制增益;步骤S5,根据电机需要跟踪的设定转速信号、增益矩阵,实时计算控制信号并作用于电机。本发明通过多个模块化定子的动态电流调节机制,根据各电枢的实时温度和负载情况自动调整电流分配,避免因局部过热导致的性能下降或电机损坏,确保具有多模块化深海机器人驱动电机的转速跟踪精度和其中各电枢的热平衡性能。

    一种具有多个模块化定子的深海机器人驱动电机

    公开(公告)号:CN119298530A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411845766.X

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明涉及电机技术领域,公开了一种具有多个模块化定子的深海机器人驱动电机,包括机壳、转子单元和多个模块化定子,机壳内设有腔体,腔体用于供冷却油在其内循环流动;机壳内沿轴向布置有转轴,转子单元设置于转轴,多个模块化定子沿轴向间隔设置于机壳的内壁,且与转子单元对应设置,相邻两个模块化定子之间的夹设区域形成散热腔道,每个模块化定子与转子单元之间均设置有散热通道,散热通道和散热腔道连通,且用于供冷却油流经,本发明实现仅需将冷却油在腔体内循环流动即可对模块化定子进行有效的散热降温,从而实现在无需明显增加本深海机器人驱动电机的重量的基础上能够有效的避免出现模块化定子过热引发用于绝缘的环氧树脂剥离的问题。

    一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法

    公开(公告)号:CN119197547A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411726451.3

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明公开一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法,依据海岛及其浅滩区域的位置信息,通过图像处理技术膨胀处理障碍物并提取角点,即关键点,并将其作为潜在子节点参与路径的规划,筛选出当前节点能以直线直接到达且满足安全距离的潜在子节点,并将其定义为当前节点的子节点。该方法不仅可以有效避免无人船因经过海岛高风险区域而发生的碰撞,而且还能减少路径中冗余点数量,优化路径平滑度;同时,路径成本也在一定程度上得到了降低。

    深海机器人电驱系统预畸变四阶广义积分谐振辨识方法

    公开(公告)号:CN119995459A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510465683.6

    申请日:2025-04-15

    Abstract: 本发明公开深海机器人电驱系统预畸变四阶广义积分谐振辨识方法,包括:步骤S1,对电机转速进行采样,并计算转速给定值与采样值之间的转速误差信号u;步骤S2,获取与转速误差信号u正交的信号#imgabs0#,并与转速误差信号u相乘获取误差信号#imgabs1#;步骤S3,基于高辨识精度和强谐波抑制性能配置谐振辨识参数;步骤S4,采用预畸变离散化方法对四阶广义积分环节进行离散化;步骤S5,提取误差信号#imgabs2#中包含谐振信息的直流分量#imgabs3#,并获取转速误差信号u的振动频率估计值#imgabs4#。本发明可以实现强抗扰、高精度的在线谐振辨识,谐振观测器可以快速的配置参数,且配置的参数具有高辨识精度和强谐波抑制性能。

    一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法

    公开(公告)号:CN119197547B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411726451.3

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明公开一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法,依据海岛及其浅滩区域的位置信息,通过图像处理技术膨胀处理障碍物并提取角点,即关键点,并将其作为潜在子节点参与路径的规划,筛选出当前节点能以直线直接到达且满足安全距离的潜在子节点,并将其定义为当前节点的子节点。该方法不仅可以有效避免无人船因经过海岛高风险区域而发生的碰撞,而且还能减少路径中冗余点数量,优化路径平滑度;同时,路径成本也在一定程度上得到了降低。

    一种用于深海机器人驱动电机的散热叶轮结构

    公开(公告)号:CN119315760A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411867221.9

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 本发明公开一种用于深海机器人驱动电机的散热叶轮结构,包括叶轮,叶轮设置于深海机器人驱动电机的转轴上,转子单元包括多个转子模组,多个转子模组沿轴向间隔设置于转轴,至少一组相邻的两个转子模组之间设置有叶轮;叶轮采用正交设计方法优化叶片数量和翼形。通过将单个转子模组与单个叶轮进行轴向串联,同轴设计可以保持叶轮与转子模组的转速同步,使叶轮散热功率与深海机器人驱动电机功率成正相关关系;通过采用多个叶轮,且多个叶轮之间彼此独立,一方面,可以加速冷却油流动速率,提升散热效率;另一方面,提高了叶轮的可维护性,维修时只需要更换相应的叶轮即可;采用正交设计方法优化叶轮叶片数量的同时优化叶轮翼形,使叶轮效率最大化。

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