殷宝吉
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波最优重构尺度的AUV推进器故障检测方法被引量：2
- 2015年
- 针对采用传统小波方法检测外部干扰下自主式水下机器人(AUV)推进器故障时存在的故障检测灵敏度较低问题,提出一种基于小波最优重构尺度确定的AUV推进器故障检测方法,基于小波Shannon熵的小波最优重构尺度确定方法确定离散多层小波分解后细节系数的最优重构尺度,目的是滤除外部干扰等与故障无关信号,并选择故障信息含量最多的最佳重构尺度进行小波单支重构以识别AUV推进器故障特征.AUV实验样机水池实验结果表明,与传统小波方法相比较,所提方法故障检测灵敏度提高了27.78%.
- 刘维新张铭钧殷宝吉刘星
- 关键词：自主式水下机器人小波
- 随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合被引量：6
- 2015年
- 针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.
- 张铭钧殷宝吉刘维新王玉甲
- 关键词：水下机器人故障特征提取
- 自主式水下机器人故障特征增强方法被引量：2
- 2014年
- 针对小波方法对自主式水下机器人(AUV)纵向速度进行外部随机干扰抑制时存在的过抑制问题,提出一种AUV纵向速度信号故障特征增强与外部随机干扰抑制方法,采用自适应随机共振方法实现AUV纵向速度信号的随机共振,以达成外部随机干扰能量向故障信号能量的转移;针对AUV纵向速度信号的非周期特性,基于AUV纵向速度信号与周期信号驱动下双稳系统输出信号实验数据,分析AUV纵向速度信号驱动下布朗粒子运动状态。水池实验结果表明:所提方法相对小波方法故障信号特征增强效果为70.66%,避免了过抑制问题,且布朗粒子仅在负势阱内运动。
- 张铭钧刘维新殷宝吉王玉甲
- 关键词：自主式水下机器人随机共振小波
