首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--机器人技术论文--机器人论文

水下机器人推进器弱故障检测与预测方法研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第12-36页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 故障诊断技术概述第13-16页
    1.3 AUV故障诊断技术研究现状和发展趋势第16-32页
        1.3.1 AUV故障诊断技术概述第16页
        1.3.2 AUV故障诊断技术国内外研究现状和发展趋势第16-29页
        1.3.3 AUV推进器故障诊断技术需解决的主要问题第29-32页
    1.4 论文主要内容及组织结构第32-36页
        1.4.1 课题来源与本文主要内容第32-34页
        1.4.2 论文的结构框架第34-36页
第2章 AUV推进器故障特征增强方法第36-60页
    2.1 引言第36-37页
    2.2 AUV推进器故障特征增强方法第37-42页
        2.2.1 AUV纵向速度信号自适应随机共振调整方法第38-40页
        2.2.2 调节步长对自适应随机共振效果的影响第40-42页
    2.3 AUV纵向速度信号驱动下布朗粒子运动状态分析第42-46页
        2.3.1 AUV纵向速度信号驱动下双稳随机共振系统输出信号第42-44页
        2.3.2 基于实验数据的布朗粒子运动状态分析第44-46页
    2.4 水池实验验证第46-58页
        2.4.1 实验载体第46-49页
        2.4.2 实验环境第49-50页
        2.4.3 推进器故障模拟方法第50-54页
        2.4.4 AUV纵向速度信号自适应随机共振调整方法实验验证第54-55页
        2.4.5 AUV推进器故障特征增强效果对比实验验证第55-58页
    2.5 本章小结第58-60页
第3章 AUV推进器弱故障检测方法第60-80页
    3.1 引言第60-61页
    3.2 基于单稳随机共振的AUV推进器弱故障特征增强方法第61-66页
        3.2.1 单稳随机共振系统构造方法第61-64页
        3.2.2 基于非线性权重改进的粒子群优化方法第64-66页
    3.3 基于随机共振与小波重构的AUV推进器弱故障检测方法第66-69页
    3.4 水池实验验证第69-78页
        3.4.1 故障特征增强效果和粒子全局收敛时间对比实验验证第69-75页
        3.4.2 推进器弱故障检测效果对比实验验证第75-78页
    3.5 本章小结第78-80页
第4章 AUV推进器故障程度辨识方法第80-98页
    4.1 引言第80-81页
    4.2 基于分形特征方法的故障辨识结果与原因分析第81-85页
        4.2.1 分形特征方法的基本原理和过程第81页
        4.2.2 基于分形特征方法的故障辨识结果与原因分析第81-85页
    4.3 基于分形特征和小波分解的推进器故障辨识方法第85-90页
    4.4 水池实验验证第90-96页
        4.4.1 故障样本库类型推进器故障辨识效果对比实验验证第90-93页
        4.4.2 非故障样本库类型推进器故障辨识效果对比实验验证第93-96页
    4.5 本章小结第96-98页
第5章 AUV推进器弱故障程度预测方法第98-120页
    5.1 引言第98-99页
    5.2 灰色GM(1,1)方法预测弱故障程度时存在的问题和原因分析第99-101页
        5.2.1 灰色GM(1,1)方法的基本原理和过程第99页
        5.2.2 预测AUV推进器弱故障程度时存在的问题第99-100页
        5.2.3 原因分析第100-101页
    5.3 本文基于灰色预测模型的AUV推进器弱故障程度预测方法第101-111页
        5.3.1 本文方法的改进思路第101-104页
        5.3.2 本文改进的灰色背景值构造方法第104-107页
        5.3.3 本文改进的白化方程求解方法第107-109页
        5.3.4 本文改进的预测序列构造方法第109-111页
    5.4 水池实验验证第111-118页
        5.4.1 弱故障程度单调变化趋势预测效果对比实验验证第111-115页
        5.4.2 弱故障程度非单调变化趋势预测效果对比实验验证第115-118页
    5.5 本章小结第118-120页
结论第120-123页
参考文献第123-133页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第133-135页
致谢第135页

论文共135页,点击 下载论文
上一篇:模式耦合理论在光纤传感器中的应用研究
下一篇:基于自适应模糊理论的非仿射系统跟踪控制研究