【摘 要】
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为了保证水下机器人推进器运行的稳定性与可靠性,提出了一种状态评估方法。利用小波包分析法提取推进器电机的定子电流能量值,经过BP神经网络分类后输出属于每种模式的概率,
【机 构】
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西安工业大学机电工程学院,西安工业大学电子信息工程学院
【基金项目】
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陕西省科技统筹创新工程(2015KTZDGY-02-01),陕西省工业科技攻关项目(2016GY 175)
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为了保证水下机器人推进器运行的稳定性与可靠性,提出了一种状态评估方法。利用小波包分析法提取推进器电机的定子电流能量值,经过BP神经网络分类后输出属于每种模式的概率,根据概率计算出推进器的健康度。对推进器进行故障仿真实验,结果表明:小波包分析法能有效提取推进器不同故障模式下故障特征;实现了在有限数量样本的情况下模式的分类,其准确率达到了95.6%,说明了所提取的故障特征的有效性;在正确分类的基础上进行状态判断的准确率达到了100%,利用健康度能得出推进器的实时健康状态。
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