袁　芳，朱大奇，葉銀忠

上海海事大學水下機器人與智能系統實驗室，上海

上海應用技術學院，上海

摘　　　要：水下機器人故障檢測與辨識是機器人實現主動容錯控制的關鍵。針對一般非線性系統執行器和傳感器故障辨識問題構造了一種基于遞歸神經網絡的故障辨識模型，并將其應用于水下機器人執行器與傳感器故障檢測和辨識中。２個并行遞歸神經網絡根據水下機器人實際輸出與估計輸出間的誤差學習調整隱藏層與輸出層權矩陣，辨識機器人中發生的執行器故障和傳感器故障。仿真實驗表明，這種故障辨識模型可以準確辨識各種水下機器人執行器和傳感器故障。

關　鍵　詞：水下機器人；遞歸神經網絡；故障辨識；傳感器；執行器

１　引　言
水下機器人是人類開發海洋資源的得力助手，廣泛應用于各種商業、科學和軍事任務中。由于海洋深處工作環境的復雜性、不可預測性，使得水下機器人一旦出現故障，不僅機器人無法完成水下作業任務，連機器人本身有時也無法回收，損失巨大。因此其可靠性研究十分關鍵［１］。目前，關于水下機器人故障診斷和容錯控制研究主要是針對水下機器人執行器和傳感器幾種固定故障模式的診斷與容錯控制，對不屬于這幾種模式的故障則不能提供故障的具體大小和變化特征等信息［２�玻担荨Ｒ虼耍�迫切需要研究針對水下機器人未知時變故障的診斷技術。對此，本文設計一個基于遞歸神經網絡觀測器的故障估計辨識系統，采用２個遞歸神經。網絡實時估計系統執行器和傳感器時變非線性故障，辨識出的故障信息一方面用于檢測系統故障的發生；另一方面，定量的故障信息為容錯控制提供了必要的條件，以實現有效的容錯控制。

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