基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

• 作者: 林吉良 蒋静坪
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 并发故障诊断 模糊聚类 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.03.007

摘要

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer 3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.

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		168	3460	31.0	52.0
2	林吉良		3	21	1.0	3.0