8、水下喷气推进机器人的设计与性能分析

水下喷气推进机器人的设计与性能分析

1. 喷气推进器的设计与性能

1.1 喷气推进器的结构设计

喷气推进器的设计涉及多个关键参数。为了在阀门行程内实现所需的平均力,同时使弹簧杆长度小于 47 毫米以适配水箱,钢丝直径设定为 0.8 毫米,这产生了约 40 N 的近恒定力。钢件进行了轻微预屈曲处理,确保阀门打开时钢丝朝正确方向偏转。

为向加压容器提供电气导管,容器壁用作负极接地,通过水箱端部固定一个绝缘螺栓。形状记忆合金(SMA)钢丝两端连接黄铜触点,当阀门组件插入时,触点与容器壁和螺栓接触,形成完整电路且不影响密封。SMA 钢丝由 100 Hz、9.1 A、占空比 50%、持续 1 秒的电流脉冲序列驱动,这需要 7.4 V 电池提供 1.3 mAh 的电量,电流脉冲由 Arduino 微控制器控制和计时。排除控制电子设备后,推进器质量为 41.9 g。

1.2 水箱注水与静态性能测试

为使喷气水箱跃出水面,需从周围吸入水。测试时,水箱初始手动注水,后续原型在水箱喷嘴另一端安装止回阀,使水箱在气体释放加压前能被动注水,并在喷气时保持压力。

静态推力测试将装置垂直安装在负载传感器上,以 2500 Hz 记录力数据。传感器在水箱注满水时归零,因此水排出时的重量减轻也被力传感器测量。记录了六次驱动的推力曲线,最后一次测试在水下进行。

推力曲线呈现水加速时压力迅速上升、水在持续压力下排出以及剩余气体排出时推力逐渐减小的特征。重复测试的推力曲线一致性良好,微小差异可能源于充电用 CO₂ 罐温度变化,因为 CO₂ 蒸汽压力随温度变化(20°C 时为 57 bar,约 1.25 bar/°C)。

水排出末

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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