【摘要】： 隨著自主式水下機(jī)器人(AUV)的應(yīng)用日益廣泛,對(duì)其智能化水平也有了越來(lái)越高的要求,AUV及其各部件的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷是AUV安全作業(yè)的重要技術(shù)保障。同時(shí),隨著水下工作任務(wù)的復(fù)雜化,多AUV作業(yè)引起人們的關(guān)注,基于多AUV信息的單AUV狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)對(duì)豐富和完善AUV的自主性,提高AUV及AUV群的智能化水平具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 推進(jìn)器作為AUV主要的執(zhí)行部件,其運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)是保證AUV安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)對(duì)“海貍”號(hào)AUV的推進(jìn)器及傳感器的性能分析,根據(jù)各傳感器在推進(jìn)器故障前后的輸出差異,提出了一種基于傳感器輸出信號(hào)處理的推進(jìn)器故障診斷策略�；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了AUV的前向速度模型,通過(guò)比較模型輸出和實(shí)際輸出來(lái)獲取有效的故障信息,抑制了速度在階躍變化時(shí)引起的干擾診斷信息;對(duì)于多AUV系統(tǒng),根據(jù)故障前后聲納檢測(cè)到故障機(jī)器人與正常機(jī)器人相對(duì)位置的差異,提出了將聲納輸出信號(hào)處理得到的橫向相對(duì)距離作為故障評(píng)價(jià)特征信號(hào)的方法。 針對(duì)傳感器信息輸出的概率診斷的不確定性,引入D-S證據(jù)理論,通過(guò)三種傳感器輸出值與目標(biāo)值的殘差變化,提出了關(guān)于殘差絕對(duì)值的故障概率分配函數(shù),并以故障概率值是否達(dá)到給定閾值來(lái)判斷是否出現(xiàn)故障。根據(jù)D-S證據(jù)融合的證據(jù)加強(qiáng)原理,將傳感器各時(shí)刻的診斷故障概率進(jìn)行時(shí)間上的融合,多種傳感器的故障診斷概率進(jìn)行空間上的融合,提出了一種改進(jìn)的AUV推進(jìn)器故障信息融合診斷方法,用于多AUV信息融合的推進(jìn)器故障診斷。 故障模擬及水池實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的故障診斷方法在多AUV系統(tǒng)中檢測(cè)單AUV推進(jìn)器故障的可行性和有效性,并為進(jìn)一步進(jìn)行AUV的故障診斷與容錯(cuò)控制提供重要技術(shù)依據(jù)。
【圖文】：

視能力的技術(shù)。試驗(yàn)包括海軍預(yù)備役潛水員在波特蘭港預(yù)定海域放置假水雷讓“海龜，， AUV來(lái)獵獲這些目標(biāo)。2005年，挪威海軍正式裝備了捕捉目標(biāo)又快又準(zhǔn)的“休金”1000型AUV(圖1.1)，使其擁有了世界最強(qiáng)的深海偵察能力。2007年，特拉華大學(xué)利用最新開(kāi)發(fā)的深海探測(cè)型AUV“多莉，，(DOERRI)(圖1.2)，對(duì)黑海進(jìn)行了勘測(cè)，目的是考察黑海海底地形和研究黑海地區(qū)的航海史，繪制烏克蘭塞瓦斯托波爾黑海的海底圖。圖1.1“休金，，1000型AUV2.國(guó)內(nèi)水下機(jī)器人研究概述我國(guó)的水下機(jī)器人研究起步較晚。2圖1.2“多莉”探測(cè)型AUV1982年中科院將試制“海人一號(hào)”列為

快又準(zhǔn)的“休金”1000型AUV(圖1.1)，使其擁有了世界最強(qiáng)的深海偵察能力。2007年，特拉華大學(xué)利用最新開(kāi)發(fā)的深海探測(cè)型AUV“多莉，，(DOERRI)(圖1.2)，對(duì)黑海進(jìn)行了勘測(cè)，目的是考察黑海海底地形和研究黑海地區(qū)的航海史，繪制烏克蘭塞瓦斯托波爾黑海的海底圖。圖1.1“休金，，1000型AUV2.國(guó)內(nèi)水下機(jī)器人研究概述我國(guó)的水下機(jī)器人研究起步較晚。2圖1.2“多莉”探測(cè)型AUV1982年中科院將試制“海人一號(hào)”列為
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH165.3

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本文編號(hào)：2591885