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ISSN: 2333-9721
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自主式水下机器人故障特征增强方法

DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201403036

Keywords: 自主式水下机器人, 外部干扰, 特征增强, 随机共振, 小波, 过抑制, 非周期, 布朗粒子

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Abstract:

针对小波方法对自主式水下机器人(AUV)纵向速度进行外部随机干扰抑制时存在的过抑制问题,提出一种AUV纵向速度信号故障特征增强与外部随机干扰抑制方法,采用自适应随机共振方法实现AUV纵向速度信号的随机共振,以达成外部随机干扰能量向故障信号能量的转移;针对AUV纵向速度信号的非周期特性,基于AUV纵向速度信号与周期信号驱动下双稳系统输出信号实验数据,分析AUV纵向速度信号驱动下布朗粒子运动状态。水池实验结果表明:所提方法相对小波方法故障信号特征增强效果为70.66%,避免了过抑制问题,且布朗粒子仅在负势阱内运动。

References

[1]  朱大奇,胡震. 水下机器人故障诊断与容错控制技术[M]. 北京:国防工业出版社,2012:87-88.
[2]  王丽荣,徐玉如. 水下机器人传感器故障诊断[J]. 机器人,2006,28(1):25-29.WANG Lirong,XU Yuru. Sensor fault diagnosis of autonomous underwater vehicle[J]. Robot,2006,28(1):25-29.
[3]  周媛,朱大奇. 水下机器人传感器故障诊断的灰色预测模型[J]. 中国造船,2011,52(1):137-144.ZHOU Yuan,ZHU Daqi. A sensor fault diagnosis method for underwater vehicles based on GM(1,1)[J]. Shipbuilding of China,2011,52(1):137-144.
[4]  李晔,苏玉民,庞永杰,等. 自适应卡尔曼滤波技术在水下机器人运动控制中的应用[J]. 中国造船,2006,47(4):83-88.LI Ye,SU Yumin, PANG Yongjie,et al. Application of adaptive Kalman filter in underwater vehicle motion control[J]. Shipbuilding of China,2006,47(4):83-88.
[5]  李宏坤,赵长生,周帅,等. 基于小波包-坐标变换的滚动轴承故障特征增强方法[J]. 机械工程学报,2011,47(19):74-80.LI Hongkun,ZHAO Changsheng,ZHOU Shuai,et al. Fault feature enhancement method for rolling bearing based on wavelet packet-coordinate transformation[J]. Journal of Mechanical Engineering,2011,47(19):74-80.
[6]  穆岩,侯恕萍,迟冬南. 基于小波HMM的UUV传感器数据孤立点检测[J].智能系统学报,2013,8(6):551-557.MU Yan,HOU Shuping,CHI Dongnan. UUV sensor data outlier detection on the basis of wavelet HMM[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems,2013,8(6):551-557.
[7]  BENZI R,SUTERA A,VULPIANI A. The mechanism of stochastic resonance[J]. Journal of Physics A:Mathematical and General,1981,14:453-457.
[8]  吴娟. 自主式水下机器人多故障诊断方法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工程大学,2011:52-55.WU Juan. Research on multi faults for autonomous underwater vehicle[D]. Harbin:Harbin Engineering University,2011:52-55.
[9]  冷永刚,王太勇,郭焱,等. 双稳随机共振参数特性的研究[J]. 物理学报,2007,56(1):30-35.LENG Yonggang,WANG Taiyong,GUO Yan,et al. Study of the property of the parameters of bistable stochastic resonance[J]. Acta Physica Sinica,2007,56(1):30-35.
[10]  雷亚国,韩冬,何正嘉,等. 自适应随机共振新方法及其在故障诊断中的应用[J]. 机械工程学报,2012,48(7):62-67.LEI Yaguo,HAN Dong,HE Zhengjia,et al. New adaptive stochastic resonance method and its application to fault diagnosis[J]. Journal of Mechanical Engineering,2012,48(7):62-67.
[11]  COLLINS J,CHOW C C,IMHOFF T T. Aperiodic stochastic resonance in excitable systems [J]. Physical Review E,1995,52(4):3321-3324.
[12]  胡岗. 随机力与非线性系统[M]. 上海:上海科技教育出版社,1994:220-239.
[13]  徐建安,王玉甲,张铭钧. 自主式水下机器人试验平台研制与实验研究[J]. 哈尔滨工程大学学报,2007,28(2):212-217.XU Jianan,WANG Yujia,ZHANG Mingjun. Development and experiment of an autonomous underwater vehicle test-bed[J]. Journal of Harbin Engineering University,2007,28(2):212-217.
[14]  王玉甲. 水下机器人智能状态监测系统研究[D]. 哈尔滨,哈尔滨工程大学,2006:92-97.WANG Yujia. Research on intelligent condition monitoring system for autonomous underwater vehicle[D]. Harbin:Harbin Engineering University,2006:92-97.

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