1、隨著陸地上不可再生資源的日益減少,海洋在人類生存發(fā)展中的地位愈加突出,海洋開發(fā)需要先進(jìn)技術(shù)和裝備。水下機(jī)器人是目前唯一能夠在深海環(huán)境中工作的裝備,隨著海洋開發(fā)進(jìn)程的加快,對水下機(jī)器人技術(shù)提出了更高和更迫切的要求。自主式水下機(jī)器人(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)無人無纜自主完成水下探測與作業(yè)任務(wù),安全性和可靠性是AUV研究和應(yīng)用中的關(guān)鍵問題。作為在復(fù)雜海洋環(huán)境中工作的載體,狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是保證AU

2、V安全性的基礎(chǔ)和核心技術(shù)。AUV故障診斷理論的研究對提高其安全性具有重要的科學(xué)意義和實際應(yīng)用價值。
　　 本文以開架式水下機(jī)器人實驗平臺“海貍”號為研究對象,針對海洋環(huán)境中外部干擾下的AUV系統(tǒng)故障診斷問題,根據(jù)模糊定性仿真理論,針對傳統(tǒng)模糊定性仿真方法中模糊定性狀態(tài)序列的形式無法表現(xiàn)出系統(tǒng)同一模式的共性特征的問題,提出了采用模糊定性狀態(tài)轉(zhuǎn)換序列形式的模糊定性模型表示方法;為了區(qū)分AUV不同運行模式,提出了對傳統(tǒng)模糊定性狀態(tài)轉(zhuǎn)換

3、規(guī)則的轉(zhuǎn)換類型進(jìn)行細(xì)化分類標(biāo)定的方法。將AUV動力學(xué)模型、歷史過程數(shù)據(jù)中各變量變化趨勢關(guān)系轉(zhuǎn)換為各變量之間的模糊關(guān)系,通過模糊關(guān)系過濾結(jié)合時序過濾進(jìn)行模糊定性推理,得到AUV各正常運行模式以及各故障模式下的模糊定性模型。
　　 在AUV模糊定性模型的基礎(chǔ)上,建立了基于決策樹的AUV故障診斷體系,給出了其基本要素的確定方法。根據(jù)不同模式模糊定性模型輸出預(yù)測狀態(tài)之間的差異值以及變量隸屬度信息,構(gòu)造訓(xùn)練樣本,建立分層決策樹進(jìn)行模式分類

4、以及故障程度識別。針對AUV在線診斷工作量大以及難以實現(xiàn)故障程度判別的問題,提出了基于分層決策樹的故障類型判定以及故障程度識別方法。
　　 在本文所提出的故障類型判定以及故障程度識別方法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了“海貍”號水下機(jī)器人推進(jìn)器、傳感器典型故障的在線仿真實驗研究,驗證了基于模糊定性模型的AUV故障診斷方法的可行性。通過定性化處理之后的實驗數(shù)據(jù),與所建立模型中的各正常模式以及各故障模式的模糊定性狀態(tài)序列的比較,對機(jī)器人的模糊定性模