隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟,機器人對其導航系統(tǒng)的精度與穩(wěn)定性的要求越來越高。慣性導航單元（IMUs）作為機器人導航系統(tǒng)的重要組成部分之一,其故障會影響機器人的工作穩(wěn)定性與可操作性。因此,IMUs的故障檢測與診斷成為提高機器人導航系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性的研究重點�；诖�,本文圍繞IMUs故障診斷模型深度置信網(wǎng)（DBN）的研究與優(yōu)化,輪式機器人的IMUs故障數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建,以及優(yōu)化后的DBN故障診斷性能的評價三方面展開相關研究,內(nèi)容主要覆蓋以下幾個方面:首先,基于對DBN的工作原理的研究,完成了受限玻爾茲曼機（RBM）特征提取能力的驗證和DBN分類能力的驗證。根據(jù)課題需求將3個RBM堆疊構(gòu)成DBN,并在DBN頂層疊加Softmax分類器完成了 DBN故障診斷模型的搭建。同時,針對IMUs的輸出信號受到外界干擾信號和慣性傳感器自身誤差累計的影響,導致故障復雜多樣且數(shù)據(jù)間關聯(lián)度不高,使得DBN模型的故障診斷實時性與準確性大大降低的問題,從權(quán)值尋優(yōu)和和DBN隱層神經(jīng)元的數(shù)目兩個方面對DBN進行了優(yōu)化。在DBN的權(quán)值微調(diào)過程引入非精確線性遺傳搜索算法（Inexact LSA-GA）,通過將非精確線性... 

【文章來源】：東北電力大學吉林省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１特殊環(huán)境作業(yè)機器人??

與估計和故障的評價與決策四個階段??１９７１年，麻省理工的Ｂｅａｒｄ博士提出了利用系統(tǒng)比較器的輸出判斷故障的方法，正式??啟動了對故障診斷技術(shù)領域的研宄，引領了國外故障診斷技術(shù)的發(fā)展熱潮？］。幾十年以來，??國內(nèi)外專家學者在故障診斷方面進行探索與研究，提出了很多故障診斷方法，本文將這些??故障診斷方法分為三類，包括基于模型的故障診斷方法基于定性經(jīng)驗的故障診斷方??法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法通常將基于模型的故障診斷方法和基于定性??經(jīng)驗的故障診斷方法稱為傳統(tǒng)故障診斷方法，具體分類如圖１－２所示。??故哞診斷方法??基于模型的故陣戊沴斷?｜基于定性經(jīng)驗的故陌沴?｜基十數(shù)據(jù)驅(qū)動的故陣診?????｜?斷．々？法??｜?斷方法???］；???］?［????；?［?????ｎ．?２?家?搜計及?經(jīng)糊器??ＨＪ?［Ｕ?［Ｕ?ｌｉＪ?ｉｌｌ?［Ｕ?ｉｔＪ?ｍ?ｍ?Ｅ．??圖１－２故障診斷算法分類??１．２．２慣性導航系統(tǒng)概述??慣性導航系統(tǒng)（ＩＮＳ）是自主式導航系統(tǒng)，能夠完全依靠設備本身完成自主導航任務，具??有良好的隱蔽性，且不受限于工作環(huán)境，可以再水下、地面和空中三個領域工作［２１］。ＩＮＳ??－３?－??

東北電力大學工學碩士學位論文??的神經(jīng)元數(shù)為６，完成ＲＢＭ１的訓練后，以ＲＢＭ１的輸出作為ＲＢＭ２的輸入，同理以ＲＢＭ２??的輸出作為ＲＢＭ３的輸入，將ＲＢＭ３的輸出層得到的結(jié)果輸入到有監(jiān)督分類器Ｓｏｆｔｍａｘ中??最，根據(jù)己設定的故障分類標簽進行有監(jiān)督的訓練并輸出故障分類結(jié)果。如果將分類器層??數(shù)計入到ＤＢＮ的總層數(shù)，則圖２－１中是一個５層的ＤＢＮ。??二同一層?，同一層????，＾?Ｉ?肽均找：故ｍｉ??／?＼?ｓ．－?＾ｎｆｍ＾?目ｓｍ？據(jù)職麟??則的慣導％?；?？ｔｅ＃?＃Ｊ－續(xù)〇—屬?丨￣證麟??度?＼?＾＾ｆ?丄’?－ｃ－？ｖ｜故陣類型：故牌?１２??＼?聽：瞧編禱??、、、」—，：》ＭａＵＭ?Ｉ?分類標簽?Ｉｂｒ?獅??、、？吸＞１１?一?＾?？?ＲＢＭ２??？?ＲＢＭ３??＾?ＳｌｅｅＰ?階段??Ｋ??ＤＢＮ??圖２－１?ＤＢＮ結(jié)構(gòu)圖??２．２．３深度置信網(wǎng)的訓練過程??其實，ＤＢＮ的整個訓練過程可以歸結(jié)為兩個過程，即預訓練階段和微調(diào)階段［？。這兩??個階段的具體訓練過程如圖２－２所示。??分類結(jié)果??７＼??Ｓｏｆｔ－ｍａｘ?４—???—???．??－ｒ????」???Ｉ??????Ｓｌｅｅｐ階段卜，??，???｜??ＤＢＮ?ｆ?！?丨丨??Ｖ?：?＾?＼?＇）?１??＾一?，＾＿ｕ．?＾?＾??；－－１?ＲＢＭ１?Ｉ?ＳＳ?｜?ＲＢＭ２?ｊ?：?＿３?Ｈ－?；??：?介?：??ｉ?；??????－?．???－１??／？？？？？＾？？？？？／３９０００Ｘ６??１「數(shù)據(jù)預處理與歸一化??．－Ｊ


本文編號：2957135