基于小波单支重构的自主式水下机器人推进器故障检测方法

摘要

本发明提供了一种基于小波单支重构的自主式水下机器人推进器故障检测方法。通过对自主式水下机器人控制信号进行多层离散小波分解，获得推进器故障多个频段上的故障描述；分别计算获取的多频带故障信息的小波熵，获得小波最优单支重构尺度；采用获取的最优重构尺度进行小波单支重构，重构后信号模极大值点处对应的时序列位置即为推进器故障发生时刻，从而得到自主式水下机器人推进器故障检测结果。本发明解决自主式水下机器人由于外部干扰影响，小波分解后故障信号特征易被外部干扰信号淹没，故障检测准确性不高的问题，提高了自主式水下机器人推进器故障检测的准确性，可用于自主式水下机器人推进器故障诊断等领域。

主权项

一种基于小波单支重构的自主式水下机器人推进器故障检测方法，其特征是：(1)滑动窗处理信号：当采集到的自主式水下机器人传感器和控制器信号数据长度为L的控制信号数据后启动检测，当再次采集到新的控制信号数据后，舍弃原数组第一个数据并将新采集回来的控制信号数据放在原数组的末尾，始终保持控制信号数据长度为L；(2)离散多层小波分解：采用离散多层小波分解方法对控制信号数据进行分解；(3)计算各尺度小波熵：将每一分解尺度上的细节系数均处理成概率分布序列：根据式将小波细节系数处理成概率分布序列，根据获得的小波系数概率分布密度函数，按式求得各分解尺度上的小波Shannon熵值，其中：W(i)为分解尺度上的第i个小波系数，PW(i)为小波系数的概率分布密度函数，N为分解尺度上的小波系数的总长度，i为第i个小波系数，H为所求小波Shannon熵值；(4)确定最优重构尺度：比较步骤(3)所求各分解尺度小波Shannon熵的值，其中熵值最小的分解尺度即为的最优重构尺度；(5)小波单支重构：根据步骤(4)确定的最优重构尺度，采用步骤(2)中所采用的小波基函数，对最优重构尺度进行单支重构；(6)AUV推进器故障诊断结果：根据步骤(5)获得的单支重构结果，寻找模极大值所在点，其对应的时序列位置即为AUV推进器故障发生时刻。