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E1man神经网络水下机器人对推进器故障的诊断
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作者 万磊 刘建成 +1 位作者 常文君 徐玉如 《舰船标准化工程师》 2003年第1期23-25,共3页
为保证自主式水下机器人在高压、可见度差的未知海洋环境下顺利完成作业任务，必须要求水下机器人具有应付突发事件的能力，具有自动诊断的能力。本文用递归的Elman神经网络来建立水下机器人的运动模型，并采用开环随机训练与闭环顺序... 为保证自主式水下机器人在高压、可见度差的未知海洋环境下顺利完成作业任务，必须要求水下机器人具有应付突发事件的能力，具有自动诊断的能力。本文用递归的Elman神经网络来建立水下机器人的运动模型，并采用开环随机训练与闭环顺序训练两步学习方法，加快神经网络的收敛速度，提高神经网络的精度，然后通过比较模型的输出与实际测量值来产生残差，从而进行推力器故障诊断。仿真结果表明Elman神经网络给出了精度较高的水下机器人的运动状态，该Elman神经网络可以准确地诊断推力器故障以及故障发生的时间。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 水下机器人 推进器 故障诊断 模型 开环随机训练 闭环顺序训练
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