基于神经网络的水下机器人推进器故障诊断

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期刊信息

刊名:中国造船
Ship Building of China
主办：中国造船工程学会
周期：季刊
出版地：上海市
语种：中文
开本：大16开
ISSN：1000-4882
CN：31-1497/U
复合影响因子： 0.851
综合影响因子： 0.442

历史沿革：
现用刊名：中国造船
创刊时间：1948

数据库收录：
JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)
EI 工程索引(美)(2019)
CSCD 中国科学引文数据库来源期刊（2019-2020年度）（含扩展版）
中文核心期刊(2017)

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【作者】万磊 [1] ; 王建国 [2] ; 姜春萌 [3] ; 孙玉山 [1] ; 何斌 [1] ; 李吉庆 [1]

【关键词】水下机器人(UV) 故障诊断

【摘要】为提高水下机器人系统的总体可靠性，开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上，提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练，将训练好的网络用于水下机器人运动建模，对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差，通过分析残差特性来提取故障诊断判据，进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中，得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究，验证了方法的有效性与可行性，同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。

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