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常规无人水下机器人推进器故障诊断中，均假设推进器处于几种固定故障模式，这与实际推进器故障情况有较大差别。该文将信息融合故障诊断技术引入推进器拥堵故障在线辨识之中，提出基于BP误差反传神经网络（Error Back Propagation Network）信息融合在线故障辨识模型，将水下机器人控制信号和故障情形下的方向偏转率作为BP神经网络融合模型输入，其输出即为反应推进器故障大小的拥堵系数，不仅提高了故障辨识精度，而且对连续不确定故障实现有效辨识。