基于神经网络的水下机器人容错控制方法与实验研究

颜明重; 刘乾; 朱大奇; 汤天浩

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基于神经网络的水下机器人容错控制方法与实验研究

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针对无人水下机器人(UUV)传感器常见故障,采用一种基于有限脉冲响应(FIR)滤波器模型的在线故障诊断方法.根据该模型的故障检测结果,提出一种基于BP神经网络模型的容错控制策略,实现水下机器人首向角的估计以及传感器信号的在线重构.将重构的信号替代故障传感器信号,实现水下机器人在线容错控制.在OUTLAND 1000 水下机器人定向控制系统中,首向角传感器(罗经)发生故障情形下,给出机器人的故障检测以及容错控制结果.

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来源
《船海工程》 |2009年第5期|138-141,161|共5页
作者
颜明重; 刘乾; 朱大奇; 汤天浩;
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作者单位

上海海事大学,水下机器人与智能系统实验室,上海,200135;

上海海事大学,水下机器人与智能系统实验室,上海,200135;

上海海事大学,水下机器人与智能系统实验室,上海,200135;

上海海事大学,物流工程学院,上海,200135;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轮机管理;故障预测、诊断与排除;机器人;
关键词
无人水下机器人; 传感器故障; 神经网络; 容错控制;

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