AUV推进系统故障诊断与容错方法研究

论文摘要

自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)的故障诊断与容错研究是AUV技术研究的热点领域之一。AUV具备对自身状态的自主诊断和容错的能力是体现AUV的智能水平的重要因素,也是AUV安全完成使命任务的有力保障。本文主要研究AUV推进系统的故障诊断与容错方法。AUV推进系统包括主推、辅推和舵。对AUV推进系统进行故障诊断的前提是AUV传感器信息的可靠,因而在此之前研究了AUV传感器的故障诊断和信号恢复方法。AUV传感器故障诊断具有样本数据少、随机性强、实时性要求高的特点,将灰色动态预测模型的建模原理引用到AUV传感器的故障诊断中。在对传感器进行小样本灰色建模、灰色动态预测的基础上,可以实现AUV传感器的实时故障诊断,并对AUV传感器中常见的四种故障模式进行了仿真研究。进一步,通过多传感器信息来确诊故障传感器,并将故障传感器的数据与故障传感器的预测数据进行加权融合对故障传感器的信号进行恢复。针对AUV运动严重的非线性和不确定性,对AUV推进系统的故障诊断采用了强跟踪滤波器的方法。对AUV正常情况及每一个执行机构故障的情况分别建立强跟踪滤波器,根据模型匹配的原理,通过分析各个强跟踪滤波器的估计值与实际值的特征残差进行故障诊断。并以AUV水平面运动为例,进行了仿真研究。最后,讨论了AUV推进系统的容错方法,通过对AUV系统的硬件冗余和功能冗余的分析,根据AUV的运动状态,分别讨论了各执行机构故障时的容错方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 AUV技术国内外发展介绍
• 1.3 AUV故障诊断与容错的研究动态
• 1.4 论文的研究意义及主要内容
• 1.5 论文的组织结构
• 第2章 AUV系统介绍与 AUV运动建模
• 2.1 AUV研究对象概述
• 2.2 AUV空间六自由度运动建模
• 2.2.1 AUV建模中的坐标系
• 2.2.2 AUV动力学方程
• 2.2.3 AUV执行机构的模型
• 2.2.4 环境干扰模型
• 2.2.5 AUV的空间六自由度运动模型
• 2.3 AUV故障模式分析
• 2.4 AUV故障模型建立
• 2.4.1 AUV传感器故障模型
• 2.4.2 AUV推进系统故障模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 AUV推进系统故障诊断的体系结构
• 3.1 故障诊断理论简介
• 3.2 AUV故障诊断方法简介
• 3.3 AUV推进系统故障诊断体系结构的建立
• 3.3.1 AUV控制系统结构
• 3.3.2 AUV推进系统故障诊断体系结构
• 3.4 本章小结
• 第4章 AUV传感器故障诊断与信号恢复
• 4.1 基于灰色动态预测的AUV传感器故障诊断
• 4.1.1 基于 GM（1，1）模型的灰色动态预测原理
• 4.1.2 基于灰色动态预测的AUV传感器实时诊断
• 4.1.3 AUV传感器故障诊断仿真实例
• 4.2 多传感器信息融合方法的应用
• 4.2.1 确诊传感器故障
• 4.2.2 传感器信号恢复
• 4.2.3 故障传感器信号恢复仿真实例
• 4.3 本章小结
• 第5章 AUV推进系统故障诊断与容错方法
• 5.1 基于强跟踪滤波器的故障诊断方法
• 5.1.1 基于扩展卡尔曼滤波器的故障诊断方法
• 5.1.2 强跟踪滤波器的引入
• 5.1.3 带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器
• 5.2 基于强跟踪滤波器的AUV执行机构故障诊断
• 5.3 AUV推进系统故障诊断仿真实例
• 5.4 AUV推进系统容错方法
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文及取得的科研成果
• 致谢