控制与决策

作者：郭大权,杨宗圣,周晓锋,李帅,徐春晖

单位：中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016,,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院大学,北京100049;中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016,,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016,,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院大学,北京100049;中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016,,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169,

关键词：AUV;主元分析;故障检测;信息提取;多块建模

基金：国家重点研发计划项目(2017YFC0306800).

针对“潜龙二号”AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据具有多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3个子块,对每个子块分别建立PCA模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对“潜龙二号”实际运行数据进行检测,验证所提方法的有效性.

来源：2021年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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