[发明专利]一种水下机器人多普勒故障随机共振检测装置及检测方法有效
| 申请号: | 201410452832.7 | 申请日: | 2014-09-05 |
| 公开(公告)号: | CN104198205B | 公开(公告)日: | 2017-02-08 |
| 发明(设计)人: | 张铭钧;刘维新;殷宝吉;刘星;王玉甲;赵文德;姚峰 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号: | G01M99/00 | 分类号: | G01M99/00;G01R31/00 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 水下 机器人 多普勒 故障 随机 共振 检测 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及的是一种检测装置及检测方法,具体地说是水下机器人故障检测装置及检测方法。
背景技术
随着陆地资源日渐减少,人类开发海洋的步伐越来越快。水下机器人特别是无人水下机器人是目前唯一能够在无人情况下在深海进行探测、开发的载体,一直受到国内外研究人员的高度重视。但由于水下机器人工作在复杂海洋环境中,一旦发生故障后果轻则作业失败,重则全艇失事,对其传感器、执行器系统故障的及时检测和诊断具有重要意义。外部随机干扰对水下机器人故障检测产生很大负面影响,故障信号往往被外部随机干扰信号所淹没。水下机器人所受外部干扰一般可分为持续的海流干扰和外部随机干扰,其中外部随机干扰可以通过外扰抑制方法来抑制,因此外部干扰抑制方法已经成为水下机器人传感器数据处理和故障检测的重点。
均值滤波是最简单的外扰抑制方法,其算法简单,在很多领域去噪效果良好,但一般只用于静态或低动态情况;FIR数字滤波器继承了模拟滤波器的优点,并且可以用快速傅里叶变换来实现,大大提高了运算速度。FIR滤波器对信号进行滤波去噪是在频域中完成的,依靠信号和噪声的不同频谱特征来实现噪声滤除,适应于静、动态信号去噪,但去噪效果一般,不如均值滤波好。以上两种方法均不适合复杂多变的海洋环境外部随机干扰抑制
发明内容
本发明的目的在于提供能够解决受外部干扰和量测噪声影响、多普勒故障漏检问题的一种水下机器人多普勒故障随机共振检测装置及检测方法。
本发明的目的是这样实现的:
本发明一种水下机器人多普勒故障随机共振检测装置,其特征是:包括安装于水下机器人电子舱内的PC104模块化系统、第一通讯模块、随机共振装置、故障特征提取装置以及安装在陆地上的第二通讯模块和检测结果显示装置,PC104模块化系统分别与第一通讯模块、随机共振装置和故障特征提取装置的输出端相连,故障特征提取装置的输入端与随机共振装置相连,第二通讯模块的输入端与第一通讯模块相连,检测结果显示装置与第二通讯模块相连。
本发明一种水下机器人多普勒故障随机共振检测装置还可以包括:
1、随机共振装置包括随机共振电路,随机共振电路包括随机共振电路输入端、随机共振电路输出端、第一-第七电阻、电容、积分器、反向器、第一-第二可调电阻、第一-第二乘法器,随机共振电路输入端与PC104模块化系统相连,第一电阻一端与随机共振电路输入端连接,第一电阻另一端与电容、积分器反向输入端连接,积分器的正向输入端与第六电阻一端连接,第六电阻另一端接地,积分器的输出端与第四电阻一端连接,电容另一端分别与第二乘法器的一个输入端、第一乘法器的两个输入端连接,第一乘法器的输出端与第二乘法器的另一个输入端连接,第二乘法器的输出端与第一可调电阻的一个固定端连接,第一可调电阻的另一个固定端接地,第一可调电阻的可调端与第五电阻一端连接,第五电阻另一端与积分器反向输入端连接,第四电阻另一端分别与反相器的反向输入端、第二电阻的一端连接,反相器的正向输入端与第七电阻连接,第七电阻的另一端接地,反相器的输出端分别与随机共振电路输出端、第二可调电阻的一个固定端连接,第二电阻的另一端分别与随机共振电路输出端、第二可调电阻的一个固定端连接,第二可调电阻另一个固定端接地,第二可调电阻的可调端与第三电阻一端连接,第三电阻的另一端与积分器的反向输入端连接。
本发明一种水下机器人多普勒故障随机共振检测方法,其特征是:
(1)PC104模块化系统采集多普勒数据,对多普勒数据采用滑动窗进行截取,当截取到数据的长度为L时,进行下一步;
(2)对截取的多普勒信号进行自适应随机共振调整:
将截取的多普勒数据作为双稳随机共振系统的输入信号,固定双稳随机共振系统结构参数b,按固定步长λ从0开始调节双稳随机共振系统结构参数a,并计算评价指标信噪比SNR,当SNR出现局部极大值时,取此时a值为最佳结构参数,随机共振调整结束,随机共振系统输出信号即为实现了随机共振的多普勒数据;
(3)对上一步获取的随机共振系统输出信号进行N层小波分解,小波基函数为“X”,取第N层小波分解后的细节系数模极大值M作为多普勒数据的故障信号特征;
(4)计算故障系数R,R=M/τ,τ为故障阈值;
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