19、无人水下航行器容错控制技术综述

无人水下航行器容错控制技术综述

1. 冗余控制

在水下航行器运行过程中,推进器故障是一个常见且严重的问题。推进器故障可能由多种原因引起,如螺旋桨中有固体物体、推进器进水或转子故障等。这些故障会导致水下航行器无法跟踪任务空间轨迹,从而产生任务空间误差。

推进器冗余是解决这一问题的重要手段。如果水下航行器配备的推进器数量多于产生所需运动的最小数量,那么在推进器发生故障时,可以利用多余的推进器产生力,使航行器能够以较小的误差跟踪任务空间轨迹。例如,有研究通过引入冗余解决方案来分配推进器力,以在故障情况下产生所需的运动。

不过,当损坏的推进器使航行器处于欠驱动状态时,这个问题仍有待全面解决。但总体而言,冗余为容错控制方案的开发提供了重要的解决方案。此外,还有研究利用推进器的固有冗余来处理推进器故障,以及将推进器故障视为航行器动态模型中的不确定性,并设计滑模控制器来实现容错控制。

2. 故障检测与诊断(FDD)方法

故障检测是识别系统中故障的过程,一旦识别出故障,就会进行故障诊断。故障诊断包括故障隔离(确定检测到的故障的位置、类型和时间)和故障识别(确定检测到的故障的大小和时变特征)。FDD方法可以分为无模型(数据驱动)方法和基于模型的方法,这两种方法又可进一步分为定量和定性方案。也有文献将FDD分为基于规则、基于模型和无模型三种类型。

2.1 基于规则的方法

基于规则的方法通过从工程师和操作员对特定系统的知识中推导诊断规则来解决问题。这些方法不需要对水下航行器进行精确的动态建模,执行速度快,但规则库具有经验性,当多个故障同时发生时,故障隔离较为困难。专家系统和神经网络分别是定量和定性方法中比较重要的技术。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机学习分类(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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