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Wavelet neural network applied to fault diagnosis of underwater vehicle

机译：小波神经网络应用于水下车辆的故障诊断

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To aim at the character that the uncertainties of the complex system of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) bring to model the system difficult, a wavelet neural network (WNN) is proposed to construct the motion model of AUV. The adjustment of the scale factor and shift factor of wavelet and weights of WNN is studied. The WNN has the ability not only to approach the whole figure of a function but also to catch detail changes of the function, which makes the approaching effect preferably. Residuals are achieved by comparing the output of WNN with the sensor output. Fault detection rules are distilled from the residuals to execute thruster fault diagnosis. The feasibility of the method presented is validated by simulation experiment and sea trial results.

机译：为了旨在旨在使自主水下车辆（AUV）复杂系统的不确定性带来模拟系统困难，提出了一种小波神经网络（WNN）来构建AUV的运动模型。研究了对WnN的小波和重量的比例因子和换档系数的调整。 WNN不仅能够接近功能的整个数字，还具有捕获功能的细节变化，这使得接近效果优选地。通过将Wnn的输出与传感器输出进行比较来实现残差。故障检测规则从残留量蒸馏出来以执行推进器故障诊断。提出的方法的可行性通过仿真实验和海上试验结果验证。

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来源
《Chinese Control Conference》|2011年||共6页
会议地点
作者
Wang Jianguo; Wan Lei; Jiang Chunmeng; Sun Yushan; He Bin; Li Jiqing;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Autonomous Underwater Vehicle (Auv); Fault Diagnosis; Thruster Fault; Wavelet Neural Network (WNN);

机译：自主水下车辆（AUV）;故障诊断;推进器断层;小波神经网络（WNN）;

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