
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文檔簡(jiǎn)介
1、近些年來(lái),對(duì)海洋資源的開(kāi)發(fā)和利用成為各個(gè)國(guó)家關(guān)注的焦點(diǎn)。為了更好的利用海洋資源和開(kāi)發(fā)海洋資源,自主無(wú)人水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,簡(jiǎn)稱(chēng)AUV)在該方面的優(yōu)勢(shì)逐步體現(xiàn)出來(lái)。由于AUV工作環(huán)境的問(wèn)題,并且在工作過(guò)程中幾乎不會(huì)有人的干預(yù),因此極易出現(xiàn)各種各樣的故障。任何一種故障的產(chǎn)生都有可能帶來(lái)嚴(yán)重的損失,所以在AUV任務(wù)過(guò)程中,及時(shí)的診斷出故障,并采取相應(yīng)的容錯(cuò)措施,從而保證AUV在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中
2、是安全的。
本文首先分析了AUV的整體系統(tǒng)組成,包括 AUV的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)。根據(jù)研究對(duì)象AUV推進(jìn)系統(tǒng)的組成和安裝位置,建立了推進(jìn)器和舵的故障模型,以及推力和推力矩陣。根據(jù)AUV所攜帶的傳感器,及傳感器易發(fā)生的故障模式,建立了傳感器的故障模型。其次,針對(duì)AUV傳感器的四種故障類(lèi)型,研究了基于改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的診斷算法,通過(guò)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)與實(shí)際的傳感器測(cè)得的數(shù)據(jù)作比較所得殘差,從而判斷傳感器是否出現(xiàn)故障。
3、針對(duì)推進(jìn)系統(tǒng)的故障類(lèi)型,研究了基于改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的故障診斷算法,首先AUV在投入使用前推進(jìn)系統(tǒng)正常情況下的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),在診斷過(guò)程中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)與實(shí)際推進(jìn)器輸出數(shù)據(jù)作比較產(chǎn)生殘差,分析殘差判斷推進(jìn)系統(tǒng)的故障位置。通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了傳感器的故障診斷和推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷的可行性。最后,在診斷出傳感器與推進(jìn)系統(tǒng)的故障后,研究了AUV的容錯(cuò)控制策略。對(duì)于傳感器所產(chǎn)生的故障,采用AUV上未發(fā)生故障的同類(lèi)傳感器以及
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