一种基于改进神经网络的智能水下机器人推进器故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于改进神经网络的智能水下机器人推进器故障诊断方法。将水下机器人的推进器的控制指令分别传送给基于神经网络的水下机器人模型和水下机器人实际推进器，将基于神经网络的水下机器人模型的输出值和水下机器人实际传感器的测量值进行作差，根据残差判断推进器是否故障；构建的神经网络水下机器人模型中，在联接单元中增加了固定增益的自反馈连接，并且采用动态反向传播学习算法对基于神经网络的水下机器人模型进行学习和训练，对神经网络层间权值进行调整。本发明能够提高推进器故障诊断的效率和准确性。