船舶工程
船舶工程
선박공정
SHIP ENGNEERIN
2009年
z1期
124-127,130
,共5页
王建国%吴恭兴%万磊%孙玉山%姜大鹏
王建國%吳恭興%萬磊%孫玉山%薑大鵬
왕건국%오공흥%만뢰%손옥산%강대붕
水下机器人%推进器故障%故障诊断%小波神经网络
水下機器人%推進器故障%故障診斷%小波神經網絡
수하궤기인%추진기고장%고장진단%소파신경망락
由于水下机器人系统的复杂性、不确定性及强非线性等使得对其建模异常困难,采用一种最小调整的小波神经网络对其进行运动建模以获得理想的建模效果.通过该网络的自学习,调节小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值,既能以任意精度逼近函数的整体轮廓,也能捕捉函数的变化细节,使得函数的逼近效果较好.对比模型的输出与实际传感器测量值来生成残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而完成推进器故障诊断.完成了推进器故障诊断的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.
由于水下機器人繫統的複雜性、不確定性及彊非線性等使得對其建模異常睏難,採用一種最小調整的小波神經網絡對其進行運動建模以穫得理想的建模效果.通過該網絡的自學習,調節小波函數的伸縮因子與平移因子以及網絡連接權值,既能以任意精度逼近函數的整體輪廓,也能捕捉函數的變化細節,使得函數的逼近效果較好.對比模型的輸齣與實際傳感器測量值來生成殘差,通過分析殘差特性來提取故障診斷判據,進而完成推進器故障診斷.完成瞭推進器故障診斷的倣真試驗,倣真結果驗證瞭該方法的有效性和可行性.
유우수하궤기인계통적복잡성、불학정성급강비선성등사득대기건모이상곤난,채용일충최소조정적소파신경망락대기진행운동건모이획득이상적건모효과.통과해망락적자학습,조절소파함수적신축인자여평이인자이급망락련접권치,기능이임의정도핍근함수적정체륜곽,야능포착함수적변화세절,사득함수적핍근효과교호.대비모형적수출여실제전감기측량치래생성잔차,통과분석잔차특성래제취고장진단판거,진이완성추진기고장진단.완성료추진기고장진단적방진시험,방진결과험증료해방법적유효성화가행성.
