【摘 要】
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提出了基于RBF网络和FNN的水下机器人传感器及推进器状态监测系统。根据对预处理后的传感器信号进行分析，传感器监测模型检测传感器的故障，并对出现故障的传感器信号进行恢复，将
【机 构】
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哈尔滨工程大学机电工程学院，哈尔滨 150001
【出 处】
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2005全国博士生学术论坛——机械工程
论文部分内容阅读
提出了基于RBF网络和FNN的水下机器人传感器及推进器状态监测系统。根据对预处理后的传感器信号进行分析，传感器监测模型检测传感器的故障，并对出现故障的传感器信号进行恢复，将其作为水下机器人的实际运行状态参数提供给推进器监测模型;推进器监测模型输出与传感器实际输出共同作用，通过评价模型即得到了相关推进器的状态信息，并实现了故障的定位与程度的分析。某型水下机器人的真实实验数据的计算机仿真结果，验证了本文提出的监测系统的有效性和可靠性。
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