多功能潜水器系统故障诊断技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·AUV故障诊断(FDD)技术 | 第12-15页 |
| ·AUV的FDD方式 | 第12-13页 |
| ·AUV的FDD国内外研究动态 | 第13-15页 |
| ·控制系统FDD技术的发展 | 第15-18页 |
| ·FDD的分类 | 第15-16页 |
| ·FDD的方法 | 第16-17页 |
| ·FDD系统的结构组成 | 第17页 |
| ·FDD技术的发展现状及前景展望 | 第17-18页 |
| ·论文的工作安排 | 第18-20页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第18页 |
| ·论文工作内容 | 第18-20页 |
| 第2章 AUV试验平台及水动力模型 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·AUV配置简介 | 第20-25页 |
| ·AUV传感器的配置及简介 | 第21-24页 |
| ·水下机器人推进器的配置 | 第24-25页 |
| ·AUV的系统辨识模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 小波变换在水下机器人传感器FDD中应用 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·传感器故障类型 | 第29-30页 |
| ·基于小波变换的信号突变检测 | 第30-39页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第30-32页 |
| ·小波母函数的选择标准 | 第32-33页 |
| ·突变信号的小波变换特征 | 第33页 |
| ·小波分析法用于突变信号检测 | 第33-39页 |
| ·线性平滑原理的应用 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于观测器的水下机器人故障诊断 | 第42-60页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·滑模观测器 | 第43-48页 |
| ·水下机器人空间运动方程 | 第43-44页 |
| ·滑模观测器设计 | 第44页 |
| ·抖振降低策略 | 第44-46页 |
| ·基于滑模观测器的系统辨识 | 第46-48页 |
| ·滑模观测器用于推进器故障诊断 | 第48-50页 |
| ·基于残差评估器的FDD | 第50-59页 |
| ·模糊推理的基本原理 | 第50-51页 |
| ·残差评价 | 第51-53页 |
| ·模糊逻辑用于FDD | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 小波神经网络用于AUV故障诊断 | 第60-70页 |
| ·概述 | 第60-61页 |
| ·小波神经网络与其它网络的区别分析 | 第61-63页 |
| ·改进小波神经网络及其用于水下机器人系统辨识 | 第63-67页 |
| ·小波神经网络结构及学习算法 | 第63-65页 |
| ·小波神经网络用于水下机器人系统辨识 | 第65-67页 |
| ·仿真试验结果及分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
