[发明专利]一种自主式水下机器人推进器故障特征提取方法在审
| 申请号： | 201910987625.4 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110781783A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 张铭钧;于大程;王玉甲;刘星;李海燕;吕涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T7/48;G06T7/62 |
| 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;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于经验模态分解、分形维数和SHFC定位算法的自主式水下机器人推进器故障特征提取方法，属于水下机器人故障诊断技术领域；包括采用经验模态分解进行数据预处理替代分形维数中普通的滤波方法；在模态分解后的高频部分，把滚动时间窗引入，通过每个时间窗内小样本的分形维数故障特征的提取，捕捉到故障到分形维数中发生时刻分形维数特征值的突变，提取出分形维数突变的极大值，进而增强故障特征的提取效果。本发明能增强故障特征，便于检测水下机器人推进器是否出现故障，特别适合应用于自主式水下机器人推进器的状态监测，应用前景广阔。 | ||
| 搜索关键词： | 分形维数 故障特征 推进器 自主式水下机器人 经验模态分解 水下机器人 时间窗 突变 故障特征提取 故障诊断技术 应用前景广阔 数据预处理 定位算法 发生时刻 模态分解 状态监测 小样本 滤波 捕捉 滚动 检测 替代 引入 应用 | ||
【主权项】：
1.一种自主式水下机器人推进器故障特征提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤1、经验模态分解：对AUV的速度状态量数据进行经验模态分解，把原始数据分解成不同模态；/n步骤2、分形维数故障特征提取：采用时间窗分形维数算法对模态的高频部分即模态四以及更高的模态进行故障特征的提取及筛选；/n步骤3、SHFC定位算法故障特征提取：采用SHFC定位算法对模态的低频部分即模态五以及更低的模态进行故障特征的提取及筛选；/n步骤4、根据步骤2和步骤3，得到水下机器人推进器的故障特征。/n
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