水下机器人推进器信息融合故障诊断方法及装置

摘要

本发明公开了一种水下机器人推进器信息融合故障诊断方法及装置，它包括：信号采集与预处理装置及将所述信号采集与预处理装置采集得到的推进器电压和电流信号与正常转速状况下的电压和电流信号相比较，检测故障是否发生，并计算拥堵故障大小的故障识别装置；弥补了水下机器人推进器故障诊断的空白，具有如下的优点：用小脑模型关节控制器CMAC神经网络对所述转速传感器采集到的水下机器人推进器转速信号进行处理，利用推进器的典型故障模式数据对CMAC神经网络进行训练，利用训练后的CMAC神经网络识别故障，计算故障拥堵大小，从而实现推进器故障在线诊断；不仅可以诊断水下机器人推进器故障状况，而且可以预测正常工作状况的推进器数值。

说明书

技术领域

本发明涉及水下机器人故障诊断方法及装置，特别涉及一种水下机器人推进器信息融合故障诊断方法及装置。

背景技术

海洋是人类发展的四大战略空间(陆、海、空、天)中继陆地之后的第2大空间，是生物资源、能源、水资源和金属资源的战略性开发基地，是最有发展潜力的空间，对我国经济与社会发展产生着直接、巨大的支撑作用。作为人类探索和开发海洋的助手，水下机器人特别是无人水下机器人UUV(UnmannedUnderwater Vehicle)将在这一领域发挥重要作用。

中国专利公开号为CN1709766的发明专利公开了一种浮力和推进器双驱动方式远程自治水下机器人，用于海洋水下工程技术领域；它包括：机器人主体，一对主翼，一对推进器和垂直尾翼，机器人主体的外部是整流用的透水壳，主翼和垂直尾翼具有低流体阻力翼型，主翼设置于透水壳后部，对称分布于透水壳左右两侧，垂直尾翼设置于透水壳尾部，在透水壳的垂直对称面内，推进器设置在主翼的外侧。

上述发明专利具有推进器驱动和浮力驱动两种驱动方式，在浮力驱动模式下依靠浮力和重心的调节产生推力和控制运动方向，具有较高的续航能力，在推进器驱动模式下依靠推进器产生推力，依靠左右推进器的推力差和重心调节控制运动方向，具有较高机动能力。

专利号为US5995992的美国专利公开了一种用于一种海洋科学测量与搜索的6英尺长，直径为13英寸的自治水下机器人，介绍了它的计算机系统，I/O口，水下浮力，回收框架，电池动力，高速串口，实时数据采集及其控制系统的设计。

但是，上述这些专利均是关于无人水下机器人装置的设计，但是由于海洋深处工作环境的复杂性，不可预测性，水下机器人一旦出现故障，不仅机器人无法完成水下作业任务，而且机器人本身也难以回收，损失巨大，其可靠性技术研究与设计显得十分关键，而关于水下机器人可靠性的故障诊断技术的研究几乎还是空白。

因此，特别需要一种用于水下机器人可靠性故障诊断的设备，以弥补水下机器人推进器系统故障诊断的空白。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种水下机器人推进器信息融合故障诊断方法及装置，以弥补水下机器人推进器诊断领域的空白。

为了解决上述问题，本发明的技术方案是这样的：

本发明所采用的技术方案，其核心是通过测试反应水下机器人推进器转速大小的电压和电流信号，利用小脑模型关节控制器(CMAC：Cerebellar ModelArticulation Controllers)神经网络对电压、电流信息进行有效的融合，在线辨识推进器的实际故障大小，再利用伪逆重构控制策略，产生容错控制矩阵，实现水下机器人在线自适应容错控制。

作为本发明第一方面的一种水下机器人推进器信息融合故障诊断方法，其特征在于，它包括如下步骤：

(1)通过转速传感器采集水下机器人推进器转速大小的电压和电流信号；

(2)将步骤(1)中采集的水下机器人推进器转速大小的电压和电流信号送至信号采集与预处理装置中；

(3)将信号采集与预处理装置将获得的测试转速数据的电压和电流信号通过串行通讯输送至故障识别装置；

(4)故障识别装置根据诊断的故障拥堵大小s，计算水下机器人推进器的优先权矩阵W，然后采用伪逆重构方法产生容错控制矩阵，实现推进器故障情形下的水下机器人容错控制。

在所述步骤(3)中，针对几种典型故障模式，故障识别装置对来自信号采集与预处理装置的水下机器人推进器转速大小的电压和电流信号进行CMAC(Cerebellar Model Articulation Controllers)神经网络样本训练处理的故障样本训练，得到故障辨识器CMAC，并判定水下机器人推进器是否发生故障。

进一步，对于任一水下机器人推进器的故障状况，先将现场测试得到的推进器转速电压和电流信号与正常转速状况下的电压和电流信号相比较，检测故障是否发生，并将现场测试的推进器转速电压和电流信号输入训练后的CMAC故障辨识器，计算拥堵故障大小s，实现对水下机器人推进器的故障诊断。

作为本发明第二方面的一种水下机器人推进器信息融合故障诊断装置，其特征在于，它包括：

设置在水下机器人上，用于采集水下机器人推进器的转速大小的电压和电流信号的信号采集与预处理装置；及

将所述信号采集与预处理装置采集得到的推进器电压和电流信号与正常转速状况下的电压和电流信号相比较，检测故障是否发生，并计算拥堵故障大小，实现对水下机器人推进器的融合故障诊断的故障识别装置。

在本发明的一个实施例中，所述水下机器人推进器上设置有用以测量水下机器人推进器的转动速度，并将测得的推进器转动速度数据转变为电压和电流信号传输给所述信号采集与预处理装置的信号输入端的转速传感器。

在本发明的一个实施例中，所述信号采集与预处理装置包括有信号放大滤波模块、与信号放大滤波模块电路连接的A/D转换器、多路开关模块、485串行通信口及微处理器，所述多路开关模块输入端与转速传感器连接，所述多路开关模块输出端与信号放大滤波模块电路输入端连接，A/D转换器信号输入端与信号放大滤波模块电路的输出端连接，所述微处理器与A/D转换器信号输出端连接，并与485串行通信口连接。

所述故障识别装置包括故障数据显示模块、DSP硬件电路接口模块、485串行通信口、供电电源、控制开关，供电电源给整个装置供电，DSP硬件电路接口模块的输入端通过485串行通信口与所述信号采集与预处理装置连接，输出端连接故障数据显示模块。

所述DSP硬件电路接口模块包括DSP系统电源电路、时钟与复位电路、液晶显示接口电路；所述DSP硬件电路接口模块为数字信号处理器芯片。

所述故障数据显示模块包括一液晶显示器，所述液晶显示器为可以显示字母、数字信号、中文字型及图形，具有绘图及文字画面混合显示功能的显示器。

本发明的工作原理：水下机器人推进器的转速传感器测试推进器转速的电压和电流信号；信号采集与预处理装置对电压和电流信号进行放大、滤波预处理及A/D转换，并通过485串行接口与水下机器人推进器的故障识别装置进行串行数据通信；故障识别装置分析数据和诊断推进器的故障。它由内置的控制驱动程序完成，该控制程序包括485通信程序、CMAC神经网络故障训练程序和CMAC神经网络故障诊断程序三部分；485通信程序驱动水下机器人信号预处理器完成推进器信号传输任务；CMAC神经网络故障训练程序是推进器故障检测工具，利用推进器典型故障模式数据进行训练；CMAC神经网络故障诊断程序完成故障拥堵大小的计算，实现推进器系统故障诊断。

本发明具有以下优点：

1、用小脑模型关节控制器CMAC神经网络对所述转速传感器采集到的水下机器人推进器转速信号进行处理，利用推进器的典型故障模式数据对CMAC神经网络进行训练，利用训练后的CMAC神经网络识别故障，计算故障拥堵大小，从而实现推进器故障在线诊断；

2、本发明不仅可以诊断水下机器人推进器故障状况，而且可以预测正常工作状况的推进器数值。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1为本发明的水下机器人推进器信息融合故障诊断装置的结构示意图；

图2为本发明中DSP系统电源电路的原理图；

图3为本发明中时钟与复位电路的原理图；

图4为本发明中液晶显示接口电路的原理图；

图5为本发明的工作原理流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

实施例：

参看图1，一种水下机器人推进器信息融合故障诊断装置，它包括：水下机器人推进器系统1、信号采集与预处理装置2和故障识别装置3连接而成。

信号采集与预处理装置2设置在水下机器人上，用于采集水下机器人推进器4的转速电压和电流信号，故障识别装置3将信号采集与预处理装置2采集得到的推进器的转速电压和电流信号与正常转速状况下的转速电压和电流信号相比较，检测故障是否发生，利用故障拥堵大小s计算推进器的优先权矩阵W，然后采用伪逆重构方法产生容错控制矩阵，实现推进器故障情形下的水下机器人容错控制，信号采集与预处理装置2的信号输出端通过485串行通讯线与故障识别装置3的信号输入端连接。

所述水下机器人推进器4上设置有转速传感器，转速传感器用以分别测量水下机器人推进器4的转动速度，并将测得的推进器转动速度数据转变为电压和电流信号传输给信号采集与预处理装置2的信号输入端。

水下机器人推进器系统1包括有反应推进器转速的电流信号11和转速电压信号12及信号传输线；转速电流信号11、转速电压信号12与信号采集与预处理装置2的信号输入端通过信号传输线连接。水下机器人信号采集与预处理装置2的信号输出端与水下机器人推进器故障诊断装置3的信号输入端连接。

如图2所示，在本发明的一个实施例中，信号采集与预处理装置2密封于水下机器人载体中，信号采集与预处理装置2包括有信号放大滤波模块、与信号放大滤波模块电路连接的A/D转换器、多路开关模块、485串行通信口及微处理器，所述多路开关模块输入端与转速传感器连接，所述多路开关模块输出端与信号放大滤波模块电路输入端连接，A/D转换器信号输入端与信号放大滤波模块电路的输出端连接，所述微处理器与A/D转换器信号输出端连接，并与485串行通信口连接。

如图3所示，故障识别装置3包括故障数据显示模块、DSP硬件电路接口模块、485串行通信口、供电电源、控制开关，供电电源给整个装置供电，DSP硬件电路接口模块的输入端通过485串行通信口与所述信号采集与预处理装置连接，输出端连接故障数据显示模块。

所述故障数据显示模块包括一液晶显示器，所述液晶显示器为可以显示字母、数字信号、中文字型及图形，具有绘图及文字画面混合显示功能的显示器。

所述DSP硬件电路接口模块包括DSP系统电源电路、时钟与复位电路、液晶显示接口电路；所述DSP硬件电路接口模块为数字信号处理器芯片。

在本实施例中，DSP系统电源电路中的DSP芯片采用TI公司的C54X系列TMS320VC5402数字信号处理器；液晶显示接口电路中的显示模块采用ST7920控制器驱动的OCM4×8C点阵液晶显示模块，可以显示字母、数字符号、中文字型及图形，具有绘图及文字画面混合显示功能。DSP系统电源电路如图4所示，时钟与复位电路分别如图3所示，液晶显示接口电路如图4所示。上述电路对于本领域技术人员来说，是熟知的，在此不做详细描述。

参见图1与图5，本发明的水下机器人推进器信息融合故障诊断方法，它包括如下步骤：

(1)通过转速传感器采集水下机器人推进器4转速大小的如图1所示的电流信号11和电压信号12；

(2)将步骤(1)中采集的水下机器人推进器转速大小的电流信号11和电压信号12送至信号采集与预处理装置2中；

(3)将信号采集与预处理装置2获得的测试转速数据的电流信号11和电压信号12通过串行通讯输送至故障识别装置；

(4)故障识别装置根据诊断的故障拥堵大小s，计算水下机器人推进器的优先权矩阵W，然后采用伪逆重构方法产生容错控制矩阵，实现推进器故障情形下的水下机器人容错控制。

在所述步骤(3)中，针对几种典型故障模式，故障识别装置对来自信号采集与预处理装置2的水下机器人推进器4转速大小的电流信号11和电压信号12进行CMAC(Cerebellar Model Articulation Controllers)神经网络样本训练处理的故障样本训练，得到故障辨识器CMAC，并判定水下机器人推进器4是否发生故障。

进一步，对于任一水下机器人推进器的故障状况，先将现场测试得到的推进器转速电压和电流信号与正常转速状况下的电压和电流信号相比较，检测故障是否发生，并将现场测试的推进器转速电流信号11和电压信号12输入训练后的CMAC故障辨识器，计算拥堵故障大小s，实现对水下机器人推进器的故障诊断。

本发明工作原理：水下机器人推进器系统1的转速传感器测试反应水下机器人推进器4转速的电压信号12和电流信号11；水下机器人信号采集与预处理器2对电压信号12和电流信号11进行放大、滤波预处理及A/D转换，并通过485串行接口与水下机器人推进器容错控制器3进行串行数据通信；水下机器人推进器容错控制器3分析数据诊断推进器系统故障和实现容错控制。它由内置的控制驱动程序完成，该控制程序包括485通信程序、CMAC神经网络故障训练程序和CMAC神经网络故障诊断程序，推进器优先权矩阵和伪逆重构容错矩阵生成程序、容错控制处理程序五部分；485通信程序驱动水下机器人信号采集与预处理器完成推进器信号传输任务；CMAC神经网络故障训练程序是推进器故障检测隔离工具，利用推进器典型故障模式数据进行训练；再利用CMAC神经网络故障诊断程序完成故障拥堵大小s的计算，实现推进器系统故障诊断；推进器优先权矩阵和伪逆重构容错矩阵生成程序根据故障拥堵大小s计算优先权矩阵W_i＝1+ΔW_i，并根据伪逆重构方法u＝W^-1B^T(BW^-1B^T)^-1τ_d(u为各个推进器容错控制信号，B为推进器配置矩阵，τ_d为水下机器人设定状态)产生容错控制矩阵；容错控制处理程序采用重构的容错控制信号进行水下机器人控制，实现推进器故障情形下的水下机器人容错控制。

本发明的工作过程：一无人水下机器人OUTLAND1000，是本发明实施例的实验载体，具有四个推进器，按照图1结构连接各个设备，再按图5的故障预测流程进行推进器故障诊断处理。对水下机器人推进器1人为设置几种典型推进器拥堵故障模式，如正常模式其故障拥堵大小s＝1，螺旋桨吸附一块吸铁石设置拥堵模式，其故障拥堵大小s＝0.75，螺旋桨吸附两块吸铁石设置严重拥堵模式，其故障拥堵大小s＝0.5，螺旋桨吸附三块吸铁石时，其拥堵故障大小s＝0.25，卸下螺旋桨为完全失效模式，其拥堵故障大小s＝0。针对正常状况和不同故障模式，分别按下故障识别装置3的“信号采样”按钮，则故障识别装置3启动通信程序驱动信号采集与预处理装置2，通过串行接口将推进器1正常时推进器转速的电压和电流信号送入故障识别装置3并保存；按下故障识别装置3的“CMAC训练”按钮，则故障识别装置3启动CMAC训练处理程序，用采集的转速信号进行CMAC训练处理，得到保存了水下机器人推进器1的故障模式和正常情形信息的CMAC模型；按下故障识别装置3的“故障诊断”按钮，则故障识别装置3启动故障诊断程序，判定传感器11、12有无故障发生，计算水下机器人推进器1的故障拥堵大小，由图4的液晶电路显示故障拥堵大小的状况。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。