由于海洋深处工作环境的复杂性﹑不可预测性,自治水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)一旦出现故障,不仅机器人无法完成水下作业任务,而且机器人本身也无法回收,损失巨大,因此其可靠性技术研究与设计尤为关键。本课题以自治水下机器人可靠性问题为研究对象,利用有限脉冲响应滤波器FIR(Finite Impulse Response Filter)进行AUV在线快速故障检测;将卡尔曼滤波器与DS(Shafer-Dempster)信息融合技术相结合,实现AUV故障的准确隔离与定位;对传感器故障,采用非线性主元分析NLPCA(Nonlinear Principal Component Analysis)模型进行传感器信号重构,实现AUV容错控制;对执行器故障,利用变结构滑模控制算法进行控制规律在线重构,将控制作用重新分配到无故障执行器,实现AUV容错控制.
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数据更新时间:2023-05-31
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