移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)、控制理論、機(jī)械工程等學(xué)科的發(fā)展和新材料、新元件的應(yīng)用，移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)日新月異。移動(dòng)機(jī)器人已被廣泛應(yīng)用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、太空探索、深海探索、醫(yī)療、救援和日常生活等各個(gè)方面?，F(xiàn)代工農(nóng)業(yè)、軍事等領(lǐng)域日趨復(fù)雜以及人們對(duì)生產(chǎn)生活質(zhì)量的不斷追求，使得對(duì)移動(dòng)機(jī)器人要求越來(lái)越高，機(jī)器人技術(shù)也越來(lái)越先進(jìn)、復(fù)雜。從簡(jiǎn)單應(yīng)用到智能化、從人工參預(yù)到自組織運(yùn)行、從已知環(huán)境到未知環(huán)境應(yīng)用、從單機(jī)器人操作到多機(jī)器人協(xié)調(diào)工作和編隊(duì)工作等等，

2、這些應(yīng)用都對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的穩(wěn)定性提出了一定要求。如果移動(dòng)機(jī)器人在帶故障狀態(tài)下運(yùn)行，一方面會(huì)使移動(dòng)機(jī)器人的壽命縮短，另一方面還可能帶來(lái)不利影響，有時(shí)可能產(chǎn)生災(zāi)難性的后果。實(shí)際工程運(yùn)行表明，移動(dòng)機(jī)器人容易出現(xiàn)故障。即使花費(fèi)大量人力物力精心設(shè)計(jì)和制造的移動(dòng)機(jī)器人，在面對(duì)未知的、復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境時(shí)，也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)故障。特別是應(yīng)用在太空、深?；蛭ｋU(xiǎn)環(huán)境中，移動(dòng)機(jī)器人出現(xiàn)故障時(shí)人們無(wú)法直接維修或維修代價(jià)太高，因此移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)的研究具有

3、重要意義。
　　 本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)移動(dòng)機(jī)器人故障診斷研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用發(fā)展的趨勢(shì)，引用了相關(guān)領(lǐng)域的新技術(shù)，對(duì)未知環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人故障診斷、移動(dòng)機(jī)器人并發(fā)故障診斷、編隊(duì)運(yùn)行的移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制、群集(flocking)中的移動(dòng)機(jī)器人故障診斷與容錯(cuò)控制進(jìn)行了研究。本文的主要研究成果如下：
　　 1、分析了移動(dòng)機(jī)器人故障的分類(lèi)、產(chǎn)生原因，故障診斷的意義、研究現(xiàn)狀以及各種移動(dòng)機(jī)器人的診斷方法、特點(diǎn)、需

4、要解決的問(wèn)題和研究趨勢(shì)；
　　 2、提出了一種基于支持向量機(jī)(SVM)的未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人故障診斷的方法。支持向量機(jī)故障診斷的關(guān)鍵是提取特征向量、支持向量機(jī)參數(shù)選取、降低噪聲對(duì)支持向量機(jī)的影響以及剔除孤立點(diǎn)等。針對(duì)支持向量機(jī)對(duì)噪聲敏感的特點(diǎn)，提出了小波變換的方法重構(gòu)采樣信號(hào)并提取特征，用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證的方法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)，采用投票方式的多支持向量機(jī)對(duì)故障特征進(jìn)行分類(lèi)。提高了故障診斷的適應(yīng)性和分類(lèi)正確率。
　　

5、 3、針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人可能同時(shí)并發(fā)多種故障的特點(diǎn)，提出了基于模糊核聚類(lèi)(KFCM)的移動(dòng)機(jī)器人并發(fā)故障診斷技術(shù)。采用針對(duì)單發(fā)故障的卡爾曼濾波器對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行濾波，利用整合先驗(yàn)知識(shí)的模糊核聚類(lèi)方法對(duì)濾波殘差信號(hào)進(jìn)行模糊分類(lèi)，利用數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)各聚類(lèi)中心的模糊隸屬度，診斷機(jī)器人是否發(fā)生了某一類(lèi)故障，或者某兩類(lèi)并發(fā)故障。在“先鋒3”號(hào)移動(dòng)機(jī)器人上對(duì)12種單故障與并發(fā)故障進(jìn)行了診斷并與FCM方法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果證明了該方法比FCM具有更好的診斷效果。<

6、br>　　 4、研究了移動(dòng)機(jī)器人在SBC、SSC跟隨規(guī)則的編隊(duì)方式運(yùn)行時(shí)的故障診斷與容錯(cuò)控制。根據(jù)SBC跟隨規(guī)則和SSC跟隨規(guī)則，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，根據(jù)濾波殘差進(jìn)行故障診斷。提出了編隊(duì)控制時(shí)的容錯(cuò)控制策略和避障算法。彌補(bǔ)了Diagle等人算法中機(jī)器人出現(xiàn)故障或遭遇障礙物時(shí)無(wú)法維持編隊(duì)的缺陷。分析了大量移動(dòng)機(jī)器人在編隊(duì)控制時(shí)可能組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上故障傳播模型，提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)傳播模型的目標(biāo)免疫算法，能降低

7、故障在大規(guī)模編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)中傳播的概率。
　　 5、以α-網(wǎng)格模型的群集為研究對(duì)象，采用幾個(gè)群集相關(guān)性能指標(biāo)，研究群集中移動(dòng)機(jī)器人出現(xiàn)故障時(shí)對(duì)群集性能的影響。提出了基于數(shù)據(jù)通信和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的群集故障診斷和容錯(cuò)控制算法。將故障機(jī)器人看成障礙物，提出了運(yùn)用柵格地圖記錄信息和和采用各類(lèi)agent模擬受力關(guān)系的方法對(duì)復(fù)雜形狀障礙物的避障算法。不僅克服了Olfati-Saber算法總對(duì)凹多邊形、長(zhǎng)墻狀的障礙物無(wú)法避障的缺點(diǎn)，而且該算法無(wú)需事先知道