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基于RCMAC的水下机器人容错控制方法研究被引量：1: 2009年; 针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,提出了一种水下机器人的主动容错控制方法.在分析六自由度水下机器人受力的基础上建立了水下机器人简化动力学模型;利用快速学习的递归小脑神经网络(RCMAC)学习辨识机器人中出现的时变故障,并根据故障辨识结果重新配置控制律,使无人水下机器人在故障情况下仍然可以完成预定任务.仿真实验证明了该容错方法的有效性.; 袁芳叶银忠朱大奇; 关键词：水下机器人故障辨识神经网络主动容错控制

故障诊断的信息融合方法被引量：85: 2007年; 对基于信息融合的故障诊断方法进行综述.首先简要阐述信息融合的基本概念以及信息融合与故障诊断的关系;然后介绍贝叶斯定理融合故障诊断、模糊融合故障诊断、证据理论融合故障诊断、神经网络融合故障诊断和集成信息融合故障诊断方法的诊断原理与步骤,并分析其特点和局限性;最后给出了信息融合故障诊断研究的若干发展方向.; 朱大奇刘永安; 关键词：故障诊断证据理论神经网络信息融合

一种水下机器人传感器故障诊断与容错控制方法被引量：10: 2009年; 采用自适应滤波器FIR对水下机器人进行在线自适应建模,并利用LMS算法来调节滤波器的权系数.通过对滤波器权系数和误差信号平方的分析,实时检测出传感器的故障,并应用FIR滤波器输出替代故障传感器信号,实现传感器故障情形下水下机器人容错控制.应用该方法对Outland 1000水下机器人传感器的故障进行检测和容错,实验结果表明所提故障检测方法准确可靠,具有较好的容错效果.; 朱大奇陈亮刘乾; 关键词：水下机器人故障检测自适应滤波器容错控制

基于平衡学习的CMAC神经网络非线性滑模容错控制被引量：10: 2008年; 以一改进的信度分配CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络为在线故障诊断的手段,将变结构滑模控制技术引入容错控制器设计之中,提出一种动态非线性系统主动容错控制方法.在常规CMAC学习算法中,误差被平均地分配给所有被激活的存储单元,不管各存储单元存储数据(权值)的可信程度.改进的CMAC中,利用激活单元先前学习次数作为可信度,其误差校正值与激活单元先前学习次数的-p次方成比例,从而提高神经网络的在线学习速度和精度;在此基础上利用滑模控制算法进行容错控制律的在线重构,实现动态非线性系统在线故障诊断与容错控制的集成.分析了系统的稳定性,仿真结果表明改进故障学习算法及容错控制的有效性.; 朱大奇孔敏; 关键词：信度分配故障诊断容错控制

基于CA-CMAC的快速传感器故障诊断方法被引量：8: 2008年; 针对动态系统的在线故障诊断问题,将信度分配小脑神经网络CA-CMAC(Credit Assigned Cerebellar Mod-el Articulation Controller)应用于主元分析模型,实现多传感器在线故障检测与隔离.首先,应用传感器正常工作时测量的历史数据,由主元分析模型得到所有传感器的预测值;接着计算传感器系统的均方预期误差值SPE(Squared Predic-tion Error),由SPE值的变化,判定是否发生故障,根据重构单个传感器信号的SPE值来隔离故障传感器;最后应用一个多传感器故障诊断仿真实例说明了该算法的可行性,并通过与误差反传BP(Back Propagation)神经网络和常规小脑神经网络CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)进行比较,说明了基于CA-CMAC的主元分析模型的优越性.; 朱大奇陈楚瑶颜明重; 关键词：主元分析故障检测故障隔离信号重构

无人水下机器人可靠性控制技术被引量：13: 2009年; 对无人水下机器人故障诊断与容错控制技术进行了综述。首先简单阐述了无人水下机器人的基本概念和故障模式,然后介绍了水下机器人传感器故障诊断方法﹑推进器故障诊断方法及无人水下机器人的容错控制技术,评述了各种方法的特点与局限性。最后给出了水下机器人可靠性控制技术研究的若干发展方向。; 朱大奇刘乾胡震; 关键词：船舶船舶工程无人水下机器人故障诊断信号处理容错控制

一种双故障情形的主动滑模容错控制方法: 2007年; 针对非线性系统发生多故障情形的主动容错控制,利用平衡学习的CMAC神经网络作为故障诊断的手段,在线估计故障函数,用滑模控制算法进行容错控制律的在线重构,实现非线性系统主动容错控制。以一双故障模式为例进行仿真,结果证明所提方法有效。; 朱大奇李晓娓; 关键词：容错控制非线性系统滑模控制故障诊断

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国家高技术研究发展计划(2006AA09Z210)