基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及的是一種機(jī)器人故障診斷方法，具體地說是一種自主式水下機(jī)器人推 進(jìn)器故障檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著陸地資源日漸減少，人類開發(fā)海洋的步伐越來越快。自主式水下機(jī)器人（AUV: AutonomousUnderwaterVehicle)是目前唯一能夠在無人情況下在深海進(jìn)行探測、開發(fā)的 載體，一直受到國內(nèi)外研宄人員的高度重視。推進(jìn)器是AUV最重要的執(zhí)行部件且負(fù)荷最重， 一旦其出現(xiàn)故障直接影響AUV的安全性，對其進(jìn)行準(zhǔn)確的故障檢測對于提高AUV安全性具 有重要意義和實用價值。
[0003] 小波變換是近年來迅速發(fā)展起來的時頻分析工具，克服了傅里葉變換只能表示信 號的頻率特征但不能反映時間域上局部信息的缺陷，小波變換同時具有時間和頻率的局部 分析特征與多分辨率分析特性，并已在圖像處理、信號濾波與特征提取等方面獲得了廣泛 的應(yīng)用?；诙鄬有〔ㄗ儞Q的故障檢測方法以小波變換為基礎(chǔ)，根據(jù)信號和噪聲經(jīng)過小波 分解后對應(yīng)的小波系數(shù)所具有的不同特性，通過小波細(xì)節(jié)系數(shù)模極大值所在位置，反演計 算故障發(fā)生的時序列位置。
[0004] 傳統(tǒng)基于小波多層分解方法的AUV推進(jìn)器故障檢測方法，由于AUV工作在復(fù)雜多 變的海洋環(huán)境中，外部干擾對故障檢測結(jié)果的影響較大。多層小波分解后獲得的多尺度小 波系數(shù)，每個尺度代表一個頻帶，每個頻帶信息均由多尺度信號構(gòu)成，多尺度信息雖然增加 了信息量，但是也增加了干擾信號占信號總量的比重，不利于AUV推進(jìn)器故障檢測。對最佳 的分解尺度小波系數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)，有利于準(zhǔn)確檢測AUV推進(jìn)器故障發(fā)生時刻，提高故障 檢測的準(zhǔn)確性。
[0005] 因此，將離散多層小波分解方法與小波Shannon熵方法相結(jié)合，構(gòu)成一種新型的 AUV推進(jìn)器故障檢測方法，可有效解決AUV受外部干擾和量測噪聲影響，傳統(tǒng)多層小波分解 方法難以準(zhǔn)確檢測推進(jìn)器故障發(fā)生時序列位置的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種能消除外部干擾和量測噪聲影響，能準(zhǔn)確檢測推進(jìn)器 故障發(fā)生時序列位置的基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方法。
[0007] 本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：
[0008] (1)滑動窗處理信號：當(dāng)采集到的自主式水下機(jī)器人傳感器和控制器信號數(shù)據(jù)長 度為L的控制信號數(shù)據(jù)后啟動檢測，當(dāng)再次采集到新的控制信號數(shù)據(jù)后，舍棄原數(shù)組第一 個數(shù)據(jù)并將新采集回來的控制信號數(shù)據(jù)放在原數(shù)組的末尾，始終保持控制信號數(shù)據(jù)長度為 L；
[0009] (2)離散多層小波分解：采用離散多層小波分解方法對控制信號數(shù)據(jù)進(jìn)行分解；
[0010] (3)計算各尺度小波熵：將每一分解尺度上的細(xì)節(jié)系數(shù)均處理成概率分布序列：
【主權(quán)項】
1. 一種基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方法，其特征是： (1) 滑動窗處理信號：當(dāng)采集到的自主式水下機(jī)器人傳感器和控制器信號數(shù)據(jù)長度為 L的控制信號數(shù)據(jù)后啟動檢測，當(dāng)再次采集到新的控制信號數(shù)據(jù)后，舍棄原數(shù)組第一個數(shù)據(jù) 并將新采集回來的控制信號數(shù)據(jù)放在原數(shù)組的末尾，始終保持控制信號數(shù)據(jù)長度為L ; (2) 離散多層小波分解：采用離散多層小波分解方法對控制信號數(shù)據(jù)進(jìn)行分解； (3) 計算各尺度小波熵：將每一分解尺度上的細(xì)節(jié)系數(shù)均處理成概率分布序列：根據(jù)
1將小波細(xì)節(jié)系數(shù)處理成概率分布序列，根據(jù)獲得的小波系數(shù)概率 分布密度函數(shù)，按式
I求得各分解尺度上的小波Shannon j：商值，其中： W(i)為分解尺度上的第i個小波系數(shù)，PW(i)為小波系數(shù)的概率分布密度函數(shù)，N為分解尺 度上的小波系數(shù)的總長度，i為第i個小波系數(shù)，H為所求小波Shannon熵值； (4) 確定最優(yōu)重構(gòu)尺度：比較步驟（3)所求各分解尺度小波Shannon；)：商的值，其中j：商值 最小的分解尺度即為的最優(yōu)重構(gòu)尺度； (5) 小波單支重構(gòu)：根據(jù)步驟（4)確定的最優(yōu)重構(gòu)尺度，采用步驟（2)中所采用的小波 基函數(shù)，對最優(yōu)重構(gòu)尺度進(jìn)行單支重構(gòu)； (6) AUV推進(jìn)器故障診斷結(jié)果：根據(jù)步驟（5)獲得的單支重構(gòu)結(jié)果，尋找模極大值所在 點，其對應(yīng)的時序列位置即為AUV推進(jìn)器故障發(fā)生時刻。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方 法，其特征是：控制信號數(shù)據(jù)長度L = 300。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方 法，其特征是：所述采用離散多層小波分解方法對控制信號數(shù)據(jù)進(jìn)行分解是對控制信號數(shù) 據(jù)進(jìn)行W = 4層小波分解，小波基函數(shù)為"db4"。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于小波單支重構(gòu)的自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測方法。通過對自主式水下機(jī)器人控制信號進(jìn)行多層離散小波分解，獲得推進(jìn)器故障多個頻段上的故障描述；分別計算獲取的多頻帶故障信息的小波熵，獲得小波最優(yōu)單支重構(gòu)尺度；采用獲取的最優(yōu)重構(gòu)尺度進(jìn)行小波單支重構(gòu)，重構(gòu)后信號模極大值點處對應(yīng)的時序列位置即為推進(jìn)器故障發(fā)生時刻，從而得到自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測結(jié)果。本發(fā)明解決自主式水下機(jī)器人由于外部干擾影響，小波分解后故障信號特征易被外部干擾信號淹沒，故障檢測準(zhǔn)確性不高的問題，提高了自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障檢測的準(zhǔn)確性，可用于自主式水下機(jī)器人推進(jìn)器故障診斷等領(lǐng)域。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104679994
【申請?zhí)枴緾N201510054106
【發(fā)明人】張銘鈞, 劉維新, 劉星, 殷寶吉, 王玉甲, 趙文德, 姚峰
【申請人】哈爾濱工程大學(xué)
【公開日】2015年6月3日
【申請日】2015年1月30日