发明名称 |
一种轮式移动机器人故障检测方法 |
摘要 |
一种轮式移动机器人故障检测方法,其特点是:1.收集实体机器人正常运行状态及运动机构异常状态下的做右轮转速、相对位移、相对偏转角度;2.应用收集得来的正常数据构造由超球体组成的自体空间;3.生成负选择算法所需的用于运动机构异常检测的非自体检测器,覆盖非自体空间,其检测器分为两个等级,采用克隆选择算法进行生成整个检测系统;4.将生成的非自体检测器应用于检测实体轮式机器人是否发生移动机构异常;5.将异常数据进一步分类。本发明可以使用数量较少的检测器达到较高的检测率,并且可以区分出爆胎、打滑、车轮受阻等故障类型,并且可以满足实体轮式机器人的移动机构异常在军事、工业、农业等领域现实环境中的需求。 |
申请公布号 |
CN103604591A |
申请公布日期 |
2014.02.26 |
申请号 |
CN201310567411.4 |
申请日期 |
2013.11.14 |
申请人 |
沈阳工业大学 |
发明人 |
段勇;王猛 |
分类号 |
G01M13/00(2006.01)I |
主分类号 |
G01M13/00(2006.01)I |
代理机构 |
沈阳智龙专利事务所(普通合伙) 21115 |
代理人 |
宋铁军 |
主权项 |
一种轮式移动机器人故障检测方法,其特征在于:该方法包括有以下步骤:步骤(1):应用实体轮式机器人收集正常运行状态下以及发生移动机构异常状态下的数据,包括左轮转速、右轮转速、相对位移、相对偏转角度;步骤(2):应用收集得来的正常数据构造由超球体组成的自体空间,该自体空间用于生成负选择算法中的非自体检测器;步骤(3):生成负选择算法所需的非自体检测器系统,用于覆盖非自体空间,系统中的检测器分为两个等级,采用克隆选择算法生成整个系统;步骤(4):将生成的非自体检测器系统应用于检测实体轮式机器人是否发生移动机构异常,并统计检测率随非自体检测器系统中检测器数量变化的趋势;步骤(5):将检测到的异常数据使用神经网络进行分类,进一步区分出爆胎、车轮受阻、打滑等故障。 |
地址 |
110870 辽宁省沈阳市经济技术开发区沈辽西路111号 |