基于小波网络的水下机器人故障诊断研究

由于水下机器人系统的复杂性、不确定性及强非线性等使得对其建模异常困难,采用一种最小调整的小波神经网络对其进行运动建模以获得理想的建模效果.通过该网络的自学习,调节小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值,既能以任意精度逼近函数的整体轮廓,也能捕捉函数的变化细节,使得函数的逼近效果较好.对比模型的输出与实际传感器测量值来生成残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而完成推进器故障诊断.完成了推进器故障诊断的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于模糊神经网络的水下机器人推进系统故障诊断

为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题，提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法，用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题，并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上，引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构，提出一种最小调整的模糊神经网络学习率，完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练，利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息，并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中，结果表明，基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。     

基于神经网络的水下机器人推进器故障诊断

为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。     

基于混合学习算法的水下机器人神经网络辨识

借鉴Elman和Jordan神经网络的特点,构造了一种新的动态神经网络.该网络能对隐含层的历史进行状态记忆,实时调整过去的信号对现在值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合学习算法用于神经网络权值的修改,既可提高收敛速度又能避免陷于局部极小值.最后,将改进的神经网络应用于水下机器人动力学模型辨识,仿真结果表明,基于混合学习算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度.     

基于小波网络专家系统的船舶电站机组故障诊断研究

船舶电站机组的动力学模型比较复杂,其动态模型难以精确得到,依据小波网络的非线性逼近能力的自学习特性,提出了用小波网络专家系统对船舶电站机组故障进行诊断的方法,通过对柴油机冷却系统的故障机理分析,得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系,通过对系统计算机仿真和分析,结果表明,采用小波网络的收敛速度远远高于BP网络的收敛速度,改进后的小波网络算法有效的避免了震荡的出现,平滑作用明显.     

基于小波神经网络的舰载雷达目标识别方法

介绍了用于雷达目标识别的小波神经网络的结构与算法。该方法基于子波变换进行特征提取和识别，在最小均方能量准则下，用共轭梯度算法求解子波函数线性组合的尺度和延时参数，以及神经网络的权值。结果表明，该方法的实际结果具子波的非线性，可有效解决雷达目标的识别问题。     

基于小波网的船舶运动极短期建模预报

本文结合小波分析和神经网络的优点，建立了应用于船舶运动极限期模预报的小波神经网络的结构及算法，给出了该算法的一步及多步预报模型，并进行了仿真，仿真结果说明该算法是可行的。     

机械故障诊断中的振动信号技术研究

本文提出一种基于分形指数理论和小波网络的船舶机械故障诊断方法。当故障发生时,船舶机械通常产生非平稳的振动信号。在本文提出的方法中,小波变换用于定位时间频域中振动信号的特征,并且在分形理论之间的小波变换的相互关系的视图中,从作为提取故障的特征的小波变换系数获得的全部和局部分形指数信号,其被输入到用于故障模式识别的径向基函数。改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化技术用于完成网络结构参数。通过选择足够的样本来训练故障诊断网络,并且将表示故障的信息输入到需要训练的小波网络中,则可以根据输出结果确定故障类型。通过对定子温度波动和转子振动的实验表明,小波分形网络可以为船舶机械的故障诊断提供有效的方法。     

小波分析技术在故障诊断中的应用

小波分析是20世纪80年代中期发展起来的新的数学理论和方法,并已在实践中得到了广泛应用。本文对小波分析、小波分析与神经网络相结合的小波网络及小波分析与模式识别相结合在故障诊断中的应用进行了详细的介绍,最后指出了这一领域有待进一步研究的问题和发展趋势。     

小波算法在船舶运动控制系统中的应用

随着计算机自动控制技术的发展,船舶运动控制系统中融合了更多的智能化控制技术。为能够真实系统地反映出船舶运动系统的动态变化过程,本文设计基于小波算法的自动化运动控制系统,系统充分发挥了小波神经算法具有的自主学习、自适应和时频聚焦等特点。在保证系统运动姿态识别精度的同时,提出改进型的时滞小波神经网络预测算法。通过仿真实验证明,此算法能够良好适应船舶海上运动的大惯性和时变非线性等特性,在船舶自动化运动控制领域的应用前景广阔。