一种基于改进神经网络的智能水下机器人推进器故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510766653.5
IPC分类号：G06F11/07;G06N3/04
申请日期：
2015-11-11
申请人：
哈尔滨工程大学

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著录项信息

专利名称	一种基于改进神经网络的智能水下机器人推进器故障诊断方法
申请号	CN201510766653.5	申请日期	2015-11-11
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-03-30	公开/公告号	CN105446821A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/07 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/07 响应错误的产生，例如，容错〔7〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;1;/;0;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	哈尔滨工程大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工程大学	当前权利人	哈尔滨工程大学
发明人	孙玉山;张国成;李岳明;张英浩;吴海波;张磊;张强;冉祥瑞;曹东东;付廿立
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于改进神经网络的智能水下机器人推进器故障诊断方法。将水下机器人的推进器的控制指令分别传送给基于神经网络的水下机器人模型和水下机器人实际推进器，将基于神经网络的水下机器人模型的输出值和水下机器人实际传感器的测量值进行作差，根据残差判断推进器是否故障；构建的神经网络水下机器人模型中，在联接单元中增加了固定增益的自反馈连接，并且采用动态反向传播学习算法对基于神经网络的水下机器人模型进行学习和训练，对神经网络层间权值进行调整。本发明能够提高推进器故障诊断的效率和准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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