基于灰色定性仿真的AUV推進(jìn)器故障診斷方法研究.pdf

1、水下機(jī)器人是人類探索和開(kāi)發(fā)海洋資源的重要載體,隨著海洋開(kāi)發(fā)進(jìn)程的加快,水下機(jī)器人技術(shù)受到人們的關(guān)注并得到快速發(fā)展。自主式水下機(jī)器人(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)無(wú)人無(wú)纜工作在海洋環(huán)境,安全性是其研制和實(shí)用化過(guò)程中的重要問(wèn)題之一,狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷是決定AUV安全性的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù),研究AUV狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)對(duì)于提高AUV的智能化水平、加快其實(shí)用化進(jìn)程具有重要的科學(xué)研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

2、r>　　本文針對(duì)AUV故障診斷中基于數(shù)學(xué)模型方法診斷誤差較大以及基于故障決策樹(shù)進(jìn)行推進(jìn)器故障程度辨識(shí)精度較低的問(wèn)題,主要從AUV的灰色定性模型建立、運(yùn)行模式識(shí)別、推進(jìn)器故障程度辨識(shí)三方面進(jìn)行研究。
　　研究AUV灰色定性建模方法。由于AUV工作在復(fù)雜海洋環(huán)境,AUV自身的非線性特性以及受海流等隨機(jī)干擾,使得很難基于純定量的方法建立精確的解析模型;同時(shí),純定性仿真方法建模時(shí)忽略了AUV系統(tǒng)有用的定量信息,使得在建模過(guò)程中產(chǎn)生的預(yù)測(cè)狀

3、態(tài)奇異行為分支較難過(guò)濾。因此,基于純定量方法和純定性方法進(jìn)行AUV的故障診斷通常會(huì)出現(xiàn)隨模型誤差大而出現(xiàn)誤診的現(xiàn)象。針對(duì)該問(wèn)題,本文將定性定量信息相結(jié)合,提出一種基于灰色定性仿真的AUV建模方法。該方法通過(guò)分析系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中各變量自身及變量之間的相互關(guān)系,來(lái)推導(dǎo)系統(tǒng)可能的后繼狀態(tài),通過(guò)概率灰數(shù)、高階導(dǎo)數(shù)以及持續(xù)時(shí)間的引入對(duì)后繼狀態(tài)奇異行為分支進(jìn)行過(guò)濾,建立AUV正常運(yùn)行以及典型故障模式下的灰色定性模型?；贏UV實(shí)驗(yàn)樣機(jī)正常運(yùn)行及典型故

4、障模式下的水池實(shí)驗(yàn)獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與灰色定性模型的一致性,驗(yàn)證本文AUV灰色定性建模方法的有效性。
　　研究AUV運(yùn)行模式識(shí)別方法。針對(duì)AUV觀測(cè)變量多對(duì)在線診斷精度影響較大的問(wèn)題,提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的AUV運(yùn)行模式識(shí)別方法,該方法對(duì)在線觀測(cè)序列與各灰色定性模型序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算,通過(guò)判別計(jì)算所得關(guān)聯(lián)度的大小來(lái)識(shí)別AUV的運(yùn)行狀態(tài)。針對(duì)基于灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行AUV模式識(shí)別過(guò)程中抗外部干擾較弱的問(wèn)題,提出一種加

5、權(quán)平均的灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)方法,將AUV運(yùn)行過(guò)程中相同定性狀態(tài)個(gè)數(shù)作為權(quán)值系數(shù)融入關(guān)聯(lián)度計(jì)算過(guò)程中,以增加系統(tǒng)動(dòng)態(tài)信息。將定性化后的水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與各灰色定性模型進(jìn)行相應(yīng)的關(guān)聯(lián)度計(jì)算和綜合評(píng)價(jià)指數(shù)計(jì)算,通過(guò)比較實(shí)際運(yùn)行情況各觀測(cè)變量與各模型相應(yīng)變量關(guān)聯(lián)度的大小,驗(yàn)證本文基于灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行AUV模式識(shí)別的有效性,通過(guò)比較實(shí)際運(yùn)行情況與各模型綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的大小,驗(yàn)證本文基于加權(quán)平均灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行AUV模式識(shí)別的有效性。

6、>　　研究AUV推進(jìn)器故障程度辨識(shí)方法。由于AUV觀測(cè)變量較多,準(zhǔn)確地選取包含故障程度信息的觀測(cè)變量進(jìn)行建模,對(duì)故障程度辨識(shí)結(jié)果影響較大。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出故障情況下對(duì)包含故障程度信息的觀測(cè)變量的選取方法,通過(guò)對(duì)各觀測(cè)變量的選取得到與故障程度相關(guān)的特征變量。針對(duì)基于故障決策樹(shù)方法進(jìn)行推進(jìn)器故障程度辨識(shí)時(shí)辨識(shí)精度較低的問(wèn)題,本文提出一種將三維曲面擬合與特征變量分形盒維數(shù)計(jì)算相結(jié)合的推進(jìn)器故障程度辨識(shí)方法。該方法通過(guò)對(duì)勻速直航過(guò)程中右主推