基于灰色预测和KID离群点检测的AUV故障诊断

• 作者: 周悦 王皓明 郭威
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 离群点检测 灰色预测 故障检测 水下机器人
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TP306
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.11.004

摘要

提高故障诊断能力对于确保水下机器人AUV系统的稳定运行具有重要意义;针对水下机器人推进器系统,提出一种基于离群点检测的AUV故障检测方法;首先,将传感器采集的数据进行灰色预测处理;然后,提出了一种结合K-mean和DBSCAN的改进迭代聚类(Iterative K-mean DBSCAN,IKD)算法进行离群点检测;最后,与K-mean和DBSCAN算法相比,仿真实验结果表明基于灰色预测和KID离群点检测算法的故障检测准确率高,能够有效地实现水下机器人AUV的无监督故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周悦	上海海洋大学工程学院	77	373	11.0	15.0
10	郭威		15	27	3.0	4.0
11	王皓明	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	1	3	1.0	1.0