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1、移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)其在有障礙物的環(huán)境中自主完成一定的作業(yè)任務(wù)。傳感器準(zhǔn)確無(wú)誤的信息傳遞是移動(dòng)機(jī)器人安全作業(yè)的重要保障,因而對(duì)傳感器進(jìn)行故障診斷顯得至關(guān)重要。
首先分析了移動(dòng)機(jī)器人傳感器常見(jiàn)故障類型及數(shù)學(xué)模型,比較了基于解析模型、基于知識(shí)和基于信號(hào)處理的三種故障診斷方法,重點(diǎn)研究了基于Hilbert-Huang變換(HHT)和基于小波的傳感器故障診斷方法。
接著,發(fā)展了一種新的離散
2、均勻免疫多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法(DiscreteUniform Immune Algorithm,DUIA),該方法通過(guò)引入均勻初始化機(jī)制和抗體種群離散均勻分配技術(shù)改善了算法種群的多樣性,避免了漏掉部分最優(yōu)解的同時(shí)加快了算法的收斂。故障信息提取是基于信號(hào)處理診斷方法面臨的關(guān)鍵問(wèn)題,HHT方法的邊界效應(yīng)會(huì)影響有效特征的提取。本文提出了一種基于DUIA遺傳算法和支持向量回歸機(jī)(SVR)的HHT邊界優(yōu)化方法,提高了傳感器信號(hào)瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值特征
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