多关节仿生机器鱼传感器故障诊断与容错控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，所述控制方法包括：根据当前期望偏航角，控制多关节仿生机器鱼的水下航行；获取传感器采集的在时刻

【技术实现步骤摘要】
多关节仿生机器鱼传感器故障诊断与容错控制方法及系统
本专利技术涉及水下机器人
，特别涉及一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法及系统。
技术介绍
21世纪是海洋开发的世纪，海洋中蕴含丰富的生物资源、能源、水资源和金属资源，是最有发展前景的战略性开发基地，对国家的兴衰安危、民族的生存发展和经济的持续繁荣产生着直接、巨大的影响。作为人类探索和开发海洋的助手，水下机器人在民用领域和海洋军事方面都占有一席之地。仿生机器鱼作为水下机器人的一个重要分支，通过师法自然，模仿鱼类的外形和游动方式，采用先进的控制理念，提升水下机器人系统性能。相比于传统的水下螺旋桨推进器，仿生机器鱼有低噪声、高机动、高效率等优点。目前，针对水下机器人故障诊断与容错控制的主要研究平台是以螺旋桨推进的水下自主航行器。相较于传统螺旋桨推进的水下机器人，基于中枢模式发生器（Centralpatterngenerator，CPG）驱动的多关节连杆式尾部仿生机器鱼具有机械结构复杂、系统非线性强、各驱动关节间耦合度高的特征，此特征在保障仿生机器鱼优异运动性能的同时，也给控制系统实现故障诊断与容错控制带来了挑战。由于仿生机器鱼与传统螺旋桨推进的水下自主航行器在结构和驱动方式上存在差异，面向螺旋桨推进的水下自主航行器的故障诊断与容错控制方法难以直接应用于仿生机器鱼，导致仿生机器鱼水下航行无法得到安全可靠控制。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了确保仿生机器鱼的可靠运行，本专利技术的目的在于提供一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法及系统。为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下方案：一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，所述控制方法包括：根据当前期望偏航角，控制多关节仿生机器鱼的水下航行；获取传感器采集的在时刻k下所述多关节仿生机器鱼在各关节状态下的实际偏航角度；基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，根据所述多关节仿生机器鱼的各关节状态，得到时刻k对应的预测偏航角度；根据实际偏航角度及预测偏航角度，确定偏航角度误差；基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，确定信噪比；根据偏航角度误差及信噪比，判断所述传感器是否发生故障；如果所述传感器没有发生故障，则反馈所述实际偏航角度，经过闭环控制，达到期望偏航角；如果所述传感器发生故障，则基于仿生机器鱼神经网络模型，根据所述传感器发生故障前各时刻的所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度，重构传感器信号，得到重构偏航角度；反馈所述重构偏航角度，经过闭环控制，达到期望偏航角。可选地，所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型的构建方法具体包括：获取历史数据，所述历史数据包括所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度；根据各关节状态及对应的实际偏航角度，建立有限脉冲响应滤波器跟踪模型；采用最小均方误差方法，对所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型进行训练，更新所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型的权重参数矢量，得到更新后的有限脉冲响应滤波器跟踪模型。可选地，根据以下公式，确定预测偏航角度：；其中，k表示时刻，l(k)为预测偏航角度，Wik为k时刻第i个输入数据对应的权重参数矢量，即为有限脉冲响应滤波器跟踪模型中第(k+1-i)个权重参数矢量，x(k+1-i)为第(k+1-i)时刻输入的关节状态参数，M为窗口宽度，1≤i≤M。可选地，所述基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，确定信噪比，具体包括：获取多关节仿生机器鱼在前k时刻的各关节状态及对应的实际偏航角度；针对每一时刻，根据各关节状态及对应的实际偏航角度，对有限脉冲响应滤波器跟踪模型进行训练，得到对应第j时刻的权重参数矢量Wj=[W1j,…,WMj]T，M表示窗口宽度，1≤j≤k；根据第j时刻的权重参数矢量Wj及第1时刻权重参数矢量W1，确定第j时刻的在线偏差矢量Dj；对第j时刻的在线偏差矢量Dj中的矢量元素Dij求和，确定第j时刻的模型参数偏差Hj；其中，模型参数偏差矢量H=[H1,…,Hk]；对模型参数偏差矢量H进行归一化处理，得到归一化偏差矢量V；根据以下公式，确定信噪比：；其中，k表示时刻，SNR表示时刻k对应的信噪比，diag(.)表示对角矩阵函数，为归一化偏差矢量V的平均值，为归一化偏差矢量V的标准差。可选地，所述根据偏航角度误差及信噪比，判断所述传感器是否发生故障，具体包括：根据所述偏航角度误差，得到第一判断结果：；其中，k表示时刻，(k)为偏航角度误差，表示偏航角度误差阈值；根据所述信噪比，得到第二判断结果：；其中，SNR(k)表示时刻k对应的信噪比，r0表示信噪比阈值；根据第一判断结果及第二判断结果，确定所述传感器是否发生故障：当第一判断结果为传感器正常，且第二判断结果为传感器正常时，则判断所述传感器正常；否则判断所述传感器发生故障。可选地，所述仿生机器鱼神经网络模型的构建方法具体包括：获取历史数据，所述历史数据包括多对所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度；将所述历史数据划分为训练集及测试集两部分；根据所述训练数据中的各关节状态及对应的实际偏航角度，建立仿生机器鱼神经网络模型；其中，所述仿生机器鱼神经网络模型用于根据各关节状态得到偏航速率；基于所述仿生机器鱼神经网络模型，根据所述测试数据的各关节状态及对应的实际偏航角度，更新所述仿生机器鱼神经网络模型的权重系数，直至偏航速率误差在偏航速率误差范围内；得到更新后的仿生机器鱼神经网络模型。可选地，所述根据所述传感器发生故障前各时刻的所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度，重构传感器信号，得到重构偏航角度包括：基于所述仿生机器鱼神经网络模型，根据各关节状态，确定各时刻的偏航速率；选择所述传感器发生故障前任意时刻的实际偏航角度，各时刻各关节的状态以及各时刻的偏航速率，确定重构偏航角度：；其中，yc(k+1)表示在第(k+1)时刻的重构偏航角度，y(k)表示在第k时刻的实际偏航角度，x(k)表示在第k时刻各关节状态；△y(x(k))表示在第k时刻的偏航速率；m表示延时时刻数量，1≤m≤k。为解决上述技术问题，本专利技术还提供了如下方案：一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制系统，所述控制系统包括：控制单元，用于根据当前期望偏航角，控制多关节仿生机器鱼在水下航行；获取单元，用于获取传感器采集的在时刻k下所述多关节仿生机器鱼在各关节状态下的实际偏航角度；偏航角度预测单元，用于基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，根据所述多关节仿生机器鱼的各关节状态，得到时刻k对应的预测偏航角度；偏航角度误差计算单元，用于根据实际偏航角度及预测偏航角度，确定偏航角度误差；信噪比确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：/n根据当前期望偏航角，控制多关节仿生机器鱼的水下航行；/n获取传感器采集的在时刻

【技术特征摘要】
1.一种多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
根据当前期望偏航角，控制多关节仿生机器鱼的水下航行；
获取传感器采集的在时刻k下所述多关节仿生机器鱼在各关节状态下的实际偏航角度；
基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，根据所述多关节仿生机器鱼的各关节状态，得到时刻k对应的预测偏航角度；
根据实际偏航角度及预测偏航角度，确定偏航角度误差；
基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，确定信噪比；
根据偏航角度误差及信噪比，判断所述传感器是否发生故障；
如果所述传感器没有发生故障，则反馈所述实际偏航角度，经过闭环控制，达到期望偏航角；
如果所述传感器发生故障，则基于仿生机器鱼神经网络模型，根据所述传感器发生故障前各时刻的所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度，重构传感器信号，得到重构偏航角度；
反馈所述重构偏航角度，经过闭环控制，达到期望偏航角。


2.根据权利要求1所述的多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型的构建方法具体包括：
获取历史数据，所述历史数据包括所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度；
根据各关节状态及对应的实际偏航角度，建立有限脉冲响应滤波器跟踪模型；
采用最小均方误差方法，对所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型进行训练，更新所述有限脉冲响应滤波器跟踪模型的权重参数矢量，得到更新后的有限脉冲响应滤波器跟踪模型。


3.根据权利要求1所述的多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，根据以下公式，确定预测偏航角度：

；
其中，k表示时刻，l(k)为预测偏航角度，Wik为有限脉冲响应滤波器跟踪模型中第(k+1-i)个权重参数矢量，x(k+1-i)为第(k+1-i)时刻输入的关节状态参数，M为窗口宽度，1≤i≤M。


4.根据权利要求1所述的多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述基于有限脉冲响应滤波器跟踪模型，确定信噪比，具体包括：
获取多关节仿生机器鱼在前k时刻的各关节状态及对应的实际偏航角度；
针对每一时刻，根据各关节状态及对应的实际偏航角度，对有限脉冲响应滤波器跟踪模型进行训练，得到对应第j时刻的权重参数矢量Wj=[W1j,…,WMj]T，M表示窗口宽度，1≤j≤k；
根据第j时刻的权重参数矢量Wj及第1时刻权重参数矢量W1，确定第j时刻的在线偏差矢量Dj；
对第j时刻的在线偏差矢量Dj中的矢量元素Dij求和，确定第j时刻的模型参数偏差Hj；其中，模型参数偏差矢量H=[H1,…,Hk]；
对模型参数偏差矢量H进行归一化处理，得到归一化偏差矢量V；
根据以下公式，确定信噪比：；
其中，k表示时刻，SNR表示时刻k对应的信噪比，diag(.)表示对角矩阵函数，为归一
化偏差矢量V的平均值，为归一化偏差矢量V的标准差。


5.根据权利要求1所述的多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述根据偏航角度误差及信噪比，判断所述传感器是否发生故障，具体包括：
根据所述偏航角度误差，得到第一判断结果：

；
其中，k表示时刻，(k)为偏航角度误差，表示偏航角度误差阈值；
根据所述信噪比，得到第二判断结果：

；
其中，SNR(k)表示时刻k对应的信噪比，r0表示信噪比阈值；
根据第一判断结果及第二判断结果，确定所述传感器是否发生故障：
当第一判断结果为传感器正常，且第二判断结果为传感器正常时，则判断所述传感器正常；否则判断所述传感器发生故障。


6.根据权利要求1所述的多关节仿生机器鱼的传感器故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述仿生机器鱼神经网络模型的构建方法具体包括：
获取历史数据，所述历史数据包括多对所述多关节仿生机器鱼的各关节状态及对应的实际偏航角度；
将所述历史数据分为训练集及测试集两部分；
根据所述训练数据中的各关节状态及对应的实际偏航角度，建立仿生机器鱼神经网络模型；其中，所述仿生机器鱼神经网络模型用于根据各关节状态，得到偏航速率；
基于所述仿生机器鱼神经网络模型，根据所述测试数据的各关节状态及...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓赛，范绪青，周超，范俊峰，吴正兴，李朋，谭民，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11