科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2011年
6期
408-409
,共2页
水下机器人%SOM神经网络%故障诊断
水下機器人%SOM神經網絡%故障診斷
수하궤기인%SOM신경망락%고장진단
本文基于SOM(Self-Organizing Map)神经网络进行推进器故障辨识,将水下机器人的控制信号和出现故障情况下的方向变化率作为SOM神经网络模型的输入,其输出即为反映推进器故障大小的拥堵系数,仿真结果表明该方法能准确诊断推进器故障类型.
本文基于SOM(Self-Organizing Map)神經網絡進行推進器故障辨識,將水下機器人的控製信號和齣現故障情況下的方嚮變化率作為SOM神經網絡模型的輸入,其輸齣即為反映推進器故障大小的擁堵繫數,倣真結果錶明該方法能準確診斷推進器故障類型.
본문기우SOM(Self-Organizing Map)신경망락진행추진기고장변식,장수하궤기인적공제신호화출현고장정황하적방향변화솔작위SOM신경망락모형적수입,기수출즉위반영추진기고장대소적옹도계수,방진결과표명해방법능준학진단추진기고장류형.
