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基于STF—Singer模型的AUV传感器故障诊断
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP24[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(50909025/E091002)、哈尔滨工程大学基础研究基金(HEUFT08001)资助项目
中文摘要:

为了实现水下机器人传感器系统的故障诊断和信号恢复,将基于信号处理的方法和强跟踪滤波器方法相结合,提出了一种基于一阶时间相关函数的辛格模型和强跟踪滤波器理论的STF—Singer模型的故障诊断方法,该方法不依赖AUV精确的数学模型,对于AUV传感器故障有着很好的辨识能力。某型水下机器人的计算机仿真和海上试验的数据结果,验证了该方法的有效性和可行性。

英文摘要:

To deal with the fault diagnosis and signal recovery issue of the sensor system for autonomous underwater vehicle (AUV), a method based on Singer model of first order time correlation function and strong tracking filter (STF) algorithm is proposed, which combines signal processing method and STF method. This method does not require an accurate mathematical model of the controlled object and has good identification capacity for AUV sensor faults. Simulation and experiment data results for a certain type AUV verify that the proposed method is an efficient and feasible tool for the fault diagnosis of AUV sensor.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481