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。