【摘要】：提高故障診斷能力對于確保水下機(jī)器人AUV系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義;針對水下機(jī)器人推進(jìn)器系統(tǒng),提出一種基于離群點(diǎn)檢測的AUV故障檢測方法;首先,將傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色預(yù)測處理;然后,提出了一種結(jié)合K-mean和DBSCAN的改進(jìn)迭代聚類(Iterative K-mean DBSCAN,IKD)算法進(jìn)行離群點(diǎn)檢測;最后,與K-mean和DBSCAN算法相比,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于灰色預(yù)測和KID離群點(diǎn)檢測算法的故障檢測準(zhǔn)確率高,能夠有效地實(shí)現(xiàn)水下機(jī)器人AUV的無監(jiān)督故障診斷。
[Abstract]:Improving the ability of fault diagnosis is of great significance to ensure the stable operation of AUV system of underwater vehicle, and a method of AUV fault detection based on outlier detection is proposed for underwater vehicle propeller system. Firstly, the data collected by the sensor are processed with grey prediction, and then an improved iterative clustering (Iterative K-mean DBSCAN,IKD) algorithm combining K-mean and DBSCAN is proposed to detect outliers. Finally, compared with K-mean and DBSCAN algorithms, the simulation results show that the fault detection accuracy based on gray prediction and KID outlier detection algorithm is high, and the unsupervised fault diagnosis of underwater vehicle AUV can be realized effectively.
【作者單位】： 上海海洋大學(xué)工程學(xué)院;沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;上海深淵科學(xué)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51439004) 上海市科委科技項(xiàng)目(14DZ1205500,14DZ2250900)
【分類號】：TP311.13;TP242

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本文編號：2303020