智能水下機(jī)器人（AUV）作為當(dāng)前人類水下探索和開發(fā)的主要設(shè)備之一,日益受到重視。AUV無人無纜在海洋環(huán)境中長時(shí)間工作,安全性尤為重要,故障診斷是AUV確保安全的關(guān)鍵技術(shù)。導(dǎo)航系統(tǒng)的正確性是AUV正常工作的首要前提,研究導(dǎo)航傳感器故障診斷技術(shù)對提高AUV安全性、促進(jìn)實(shí)用化進(jìn)程具有重要研究意義和實(shí)際價(jià)值。本文以某AUV的DR/BDS組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對象,分析給出常見導(dǎo)航傳感器故障類型,在實(shí)際試驗(yàn)傳感器數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上利用MATLAB仿真模擬出各故障類型數(shù)據(jù),分析了故障對組合導(dǎo)航系統(tǒng)的影響,并從多尺度分析理論的角度入手,給出數(shù)據(jù)的多尺度解析方法。針對AUV導(dǎo)航傳感器故障信號進(jìn)行多尺度特性分析,給出了各類型故障在不同尺度上的表現(xiàn)特征,并提出了一種基于多尺度熵的信號提取方法實(shí)現(xiàn)了故障特征的量化提取。其次,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取的多尺度故障特征向量進(jìn)行識別分類,實(shí)現(xiàn)AUV導(dǎo)航傳感器故障診斷。通過仿真實(shí)驗(yàn)對比了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AUV故障診斷中的性能優(yōu)劣,試驗(yàn)結(jié)果證明了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力更強(qiáng),但性能仍不能精確診斷故障。最后為使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能達(dá)到AUV導(dǎo)航故障診斷的要求,對小波神經(jīng)網(wǎng)... 

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
    1.2 水下機(jī)器人故障診斷技術(shù)研究概述
        1.2.1 故障檢測與診斷技術(shù)
        1.2.2 水下機(jī)器人故障診斷技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 水下機(jī)器人故障診斷技術(shù)難題
        1.2.4 多尺度分析方法在故障診斷中的可行性
    1.3 多尺度分析理論的發(fā)展
    1.4 本論文所作的主要工作
第2章 多尺度分析理論
    2.1 引言
    2.2 小波變換基礎(chǔ)理論
        2.2.1 連續(xù)小波變換
        2.2.2 離散小波變換
        2.2.3 常見母小波介紹
        2.2.4 小波框架
    2.3 信號的多尺度解析方法
        2.3.1 從濾波器組理解多尺度分析
        2.3.2 多尺度空間
        2.3.3 信號的多尺度分解與重構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 組合導(dǎo)航系統(tǒng)與傳感器數(shù)據(jù)多尺度特性分析
    3.1 引言
    3.2 基于DR/BDS的AUV組合導(dǎo)航系統(tǒng)
        3.2.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)硬件組成
        3.2.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)
        3.2.3 航位推算原理
    3.3 水下導(dǎo)航傳感器故障診斷原理
        3.3.1 傳感器故障分析
        3.3.2 傳感器故障仿真試驗(yàn)
        3.3.3 故障對組合導(dǎo)航系統(tǒng)的影響分析
    3.4 水下導(dǎo)航傳感器故障多尺度特性分析
        3.4.1 時(shí)間序列的多尺度表示方法
        3.4.2 故障信號多尺度分解和分析
    3.5 多尺度分析方法下的故障特征提取
        3.5.1 信息熵的定義
        3.5.2 多尺度方法與信息熵的結(jié)合
        3.5.3 多尺度熵的故障特征提取
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法
    4.1 引言
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
        4.2.1 神經(jīng)元模型與激勵函數(shù)
        4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及參數(shù)的選擇
    4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷試驗(yàn)
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷及性能分析
    4.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
        4.4.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
        4.4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
    4.5 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷試驗(yàn)
        4.5.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
        4.5.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷及性能分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于改進(jìn)LM小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法
    5.1 引言
    5.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與改進(jìn)
        5.2.1 動量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率算法
        5.2.2 Levenberg-Marquardt算法
    5.3 改進(jìn)LM小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷及性能分析
        5.3.1 改進(jìn)LM小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷試驗(yàn)
        5.3.2 網(wǎng)絡(luò)故障識別性能分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J]. 許敬成,陳長征.  噪聲與振動控制. 2018(S2)
[2]自主水下機(jī)器人的故障監(jiān)測與診斷[J]. 白少偉,石恒碩.  電子技術(shù)與軟件工程. 2018(03)
[3]Actuator fault diagnosis of autonomous underwater vehicle based on improved Elman neural network[J]. 孫玉山,李岳明,張國成,張英浩,吳海波.  Journal of Central South University. 2016(04)
[4]基于智能方法的電機(jī)故障診斷技術(shù)綜述[J]. 秦凱,邊莉,張寧.  工業(yè)儀表與自動化裝置. 2016(01)
[5]水下航行器執(zhí)行機(jī)構(gòu)的故障診斷與容錯控制[J]. 劉富檣,徐德民,高劍,張立川.  控制理論與應(yīng)用. 2014(09)
[6]多傳感器多模型多尺度組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法[J]. 林雪原,郭麗龍,王捷.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(02)
[7]智能故障診斷技術(shù)研究綜述與展望[J]. 李紅衛(wèi),楊東升,孫一蘭,韓娟.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2013(02)
[8]UUV推進(jìn)系統(tǒng)模糊自適應(yīng)融合故障診斷方法[J]. 嚴(yán)浙平,遲冬南,趙智,陳濤.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2012(09)
[9]基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷方法[J]. 龍泉,劉永前,楊勇平.  太陽能學(xué)報(bào). 2012(01)
[10]水下機(jī)器人航位推算導(dǎo)航系統(tǒng)及誤差分析[J]. 孫玉山,代天嬌,趙志平.  船舶工程. 2010(05)

博士論文
[1]自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器與傳感器多故障診斷技術(shù)研究[D]. 吳娟.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[2]水下機(jī)器人運(yùn)動控制與故障診斷技術(shù)研究[D]. 王建國.哈爾濱工程大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于小波變換的AUV多尺度組合導(dǎo)航算法研究[D]. 吳海波.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[2]智能水下機(jī)器人故障診斷與容錯控制研究[D]. 楊勇.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在導(dǎo)航傳感器故障診斷中的應(yīng)用[D]. 王雯升.哈爾濱工程大學(xué) 2009
[4]水下機(jī)器人故障診斷與容錯控制系統(tǒng)的研究[D]. 方少吉.哈爾濱工程大學(xué) 2007



本文編號：3727701