基于UKF的水下机器人执行器故障检测方法研究

基于UKF的水下机器人执行器故障检测方法研究

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文章编号：1001-3997（2011）05-0168-03

机械设计与制造

MachineryDesign＆Manufacture

第5期2011年5月

基于UKF的水下机器人执行器故障检测方法研究*

22

林昌龙1，封锡盛1李一平1，

（1中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，沈阳110016）

（2中国科学院研究生院，北京100049）

Researchonactuatorfaultdetectionofunmannedunderwatervehiclebasedonunscentedkalmanfilter

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LINChang-long1，，FENGXi-sheng1，LIYi-ping1，

（1ShenyangInstituteofAutomation，ChineseAcademyofScience，StateKeyLaboratoryofRobotics，

Shenyang110016，China）

Beijing100049，China）（2GraduateSchooloftheChineseAcademyofScience，

【摘要】水下机器人需要在无人干预或者少量干预的情况下自主地完成使命，这就要求它在作业

过程中能够自主地检测子系统、传感器和执行器的故障。在确认发生故障的时候，它还需要尽最大可能水下机器人常用的执行器包括推进器、舵、机械手等，针对推进器地进行修复，以确保使命的顺利进行。的故障检测问题，首先建立了水下机器人的运动学和动力学模型，然后采用UKF对系统的状态和参数进行联合估计，最后通过外场试验验证了算法的有效性和正确性。

关键词：故障检测；水下机器人；无色卡尔曼滤波器

【Abstract】Unmannedunderwatervehicleneedstocompletethemissionwithlittleorevenwithoutingthemission.Furthermore，whenidentifyinganyfault,itshouldtrytofixtheproblemtoresumethemis－sion.Generally，theactuatorsforunmannedunderwatervehiclesconsistofthrusters，rudders，manipulatorsthekinematicalandkineticmodelsofanun－andsoon.Concerningtheproblemofactuatorfaultsdetecting，

mannedunderwatervehiclearefirstlyconstructedit.ThenusinganUnscentedKalmanFilter，thestatusandparametersofthesystemareestimated.Finally，fieldexperimentiscarriedoutandtheresultvalidatestheeffectivenessandcorrectnessofthisalgorithm.

Keywords：Faultdetection；Unmannedunderwatervehicle；Unscentedkalmenfilter

文献标识码：A

中图分类号：TH16，TP242.3

itshouldbeabletodetectthefaultsofitssubsystems,sensors，andactuatorsdur－humanintervention.Thus，

1引言

水下机器人（UnmannedUnderwaterVehicles，UUV）是一种

环节，同时也找出了保守设计的部分，为优化工作奠定了基础。（2）用patran/nastran有限元分析软件的优化功能模块对机器人进行优化简单明了，能有效的提高系统的整体性能，节省了人力和财力。

1.19-0021.11-0021.03-0029.53-0038.74-0037.94-0037.15-0036.35-0035.56-003

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

表2综合方案

基臂

4

机构板厚（mm）

连杆1

8

上连接板

5

连杆23

＊来稿日期：2010-07-21＊基金项目：国家自然科学基金（60775061），国家基础研究项目（6138102005-4，6138101004-3）

厚度（mm）σmax（MPa）

无人、自治、智能的水下运动平台，自带能源、传感器和执行机构，可以顺利地完成调查、采样、投送等任务，弥补了许多传统水下作

参考文献

［1］薄少军.一种机器人大臂机构的动力学研究［J］.机械设计与制造，2011（3）.［2］夏利娟，等.工程结构的优化设计方法与应用［J］.上海交通大学学报，2002，36

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9

160

［6］WernerOesterle，IngridUrbanThirdbodyformationonbrakepadsand

2006：401-408.rotors.TribologyInternational，

119-0024.77-003

3.97-0033.18-003

图3优化后的变形图

表1连杆1最大应力值随板厚的变化

6

272

7245

8203

基于UKF的水下机器人执行器故障检测方法研究

第5期林昌龙等：基于UKF的水下机器人执行器故障检测方法研究

1ρL2q′2′2′2q（P-B）sinθXuuu+Xvvv+Xwww+Tx-4

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（3）

业手段的不足，被广泛地应用于海洋资源开发、环境监测、军事等UUV技术逐步发展成领域。经过近几十年的技术积累和进步，

熟，已经在海洋开发、军事活动等领域发挥了重要作用，并显示出不可替代的优势[1]。

传感器和执行器的实时监控和故障自主诊断是水下机器人智能化的重要组成部分。UUV在作业过程中需要对自身健康状况进行评估，将评估结果作为规划决策的依据，保证UUV在出现异常状况时，能够自主识别和判断异常状况，重新规划使命任务与调度潜水器资源，最大限度地完成使命。根据程度的大小可以将故障分为两类：硬故障和软故障[2]。硬故障是指由于结构性损伤变化所造成的不可恢复性故障，即完全丧失能力，一般幅值较大、突然。软故障是指由于元件老化或者受扰动等引起的特性参数变化。例如推 …… 此处隐藏：5415字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……