基于多模型和小脑模型关节控制器神经网络的移动机器人故障诊断

• 作者: 柳玉甜 蒋静坪
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 故障诊断 卡尔曼滤波器 多模型估计 CMAC神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 自动控制
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 字数: 3054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2007.03.026

摘要

提出了一种基于多模型估计方法的神经网络故障诊断技术.该技术根据轮式移动机器人的故障模型,通过一组卡尔曼滤波器生成不同的残差,每一个卡尔曼滤波器对应一种故障类型;对所得的残差进行简单处理,将其作为小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络的输入,利用CMAC神经网络的分类逼近能力,建立输入组到输出组(故障类型)的精确映射,最终实现故障诊断任务.仿真实验证明了该故障诊断技术在轮式移动机器人故障诊断上的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋静坪	浙江大学电气工程学院	168	3460	31.0	52.0
2	柳玉甜	浙江大学电气工程学院	3	27	2.0	3.0