AUV故障診斷與容錯控制技術研究.pdf

1、近些年來，對海洋資源的開發(fā)和利用成為各個國家關注的焦點。為了更好的利用海洋資源和開發(fā)海洋資源，自主無人水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，簡稱AUV）在該方面的優(yōu)勢逐步體現出來。由于AUV工作環(huán)境的問題，并且在工作過程中幾乎不會有人的干預，因此極易出現各種各樣的故障。任何一種故障的產生都有可能帶來嚴重的損失，所以在AUV任務過程中，及時的診斷出故障，并采取相應的容錯措施，從而保證AUV在執(zhí)行任務過程中

2、是安全的。
　　本文首先分析了AUV的整體系統組成，包括 AUV的運動控制系統和傳感器系統。根據研究對象AUV推進系統的組成和安裝位置，建立了推進器和舵的故障模型，以及推力和推力矩陣。根據AUV所攜帶的傳感器，及傳感器易發(fā)生的故障模式，建立了傳感器的故障模型。其次，針對AUV傳感器的四種故障類型，研究了基于改進的灰色預測GM（1,1）模型的診斷算法，通過預測的數據與實際的傳感器測得的數據作比較所得殘差，從而判斷傳感器是否出現故障。

3、針對推進系統的故障類型，研究了基于改進的Elman神經網絡結構的故障診斷算法，首先AUV在投入使用前推進系統正常情況下的輸入輸出數據進行網絡學習，在診斷過程中利用神經網絡輸出數據與實際推進器輸出數據作比較產生殘差，分析殘差判斷推進系統的故障位置。通過仿真試驗驗證了傳感器的故障診斷和推進系統的故障診斷的可行性。最后，在診斷出傳感器與推進系統的故障后，研究了AUV的容錯控制策略。對于傳感器所產生的故障，采用AUV上未發(fā)生故障的同類傳感器以及