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水下机器人传感器故障诊断的灰色预测模型
  • ISSN号:1000-4882
  • 期刊名称:《中国造船》
  • 时间:0
  • 分类:TH24[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]上海海事大学水下机器人实验室,上海201306
  • 相关基金:上海市教委创新项目(10ZZ97); 上海市科委长三角科技联合攻关项目(10595812700); 高校博士点基金项目(20093121110001)
中文摘要:

将灰色预测GM(1,1)原理引入到水下机器人传感器的故障诊断中,对传感器样本数据序列建立灰色动态预测型。通过对该模型输出信号与实际输出之间误差的分析,实时检测传感器的故障。针对Outland 1000无人水下机器人中的方向传感器,应用该方法对该传感器的三种典型故障模式进行了故障检测实验,结果表明所提故障检测方法准确可靠。

英文摘要:

The Grey prediction model theory(GM 1,1) is introduced to fault detection of underwater vehicle sensor.Firstly,the grey model is presented with sensor data of underwater vehicle;Secondly,according to the analysis of error between the output of grey dynamic prediction model and the practical sensor output signals,the sensor fault is diagnosed.The fault diagnosis method is applied in three kinds of fault patterns of compass sensor for Outland 1000 ROV.The result of the experiment proves that the proposed method is prompt and exact.

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期刊信息
  • 《中国造船》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国船舶重工集团公司
  • 主办单位:中国造船工程学会
  • 主编:吴有生
  • 地址:上海市高雄路185号
  • 邮编:200011
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  • 电话:021-63131146 63152086
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-4882
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1497/U
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  • 1993年中国科协优秀期刊三等奖、2008年中国造船工...
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6974