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随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合  
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【英文篇名】 Feature extraction and fusion for thruster faults of AUV with random disturbance
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【作者】 张铭钧; 殷宝吉; 刘维新; 王玉甲;
【英文作者】 Zhang Mingjun; Yin Baoji; Liu Weixin; Wang Yujia; College of Mechanical and Electrical Engineering; Harbin Engineering University;
【作者单位】 哈尔滨工程大学机电工程学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2015年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 水下机器人; 随机干扰; 推进器故障检测; 故障特征提取; 特征融合;
【英文关键词】 autonomous underwater vehicle(AUV); random disturbance; thruster fault detection; fault feature extraction; feature fusion;
【摘要】 针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.
【英文摘要】 The correctness of fault diagnosis results for thrusters of AUV(autonomous underwater vehicle)was frequently influenced by random disturbance,which was caused by the internal noise of underwater sensors.To decrease the influence,two feature extraction methods that extracting fault feature from the wavelet approximate component of longitudinal velocity and from the changing rate of control voltage,and a feature fusion method with normalization were proposed.After the wavelet reconstruction of scale coefficie...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(51279040); 工业和信息化部基础科研资助项目(B2420133003)
【更新日期】 2015-07-09
【分类号】 TP242
【正文快照】 自主式水下机器人(AUV)无人无缆工作在复杂的海洋环境中,安全性是AUV研究和实用化过程中的重要研究内容之一.推进器是AUV负荷最重的部件,研究AUV推进器的故障诊断技术,对提高AUV的安全性具有重要研究意义和实用价值[1].当AUV推进器发生出力损失故障时,AUV运动状态信号和推进器?

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