小波神经网络在水下航行器传感器故障诊断中的应用

"基于小波神经网络的水下航行器传感器故障诊断 (2010年)" 本文探讨的是水下航行器传感器故障诊断的一种创新方法，即利用小波神经网络技术。在水下航行器系统中，传感器扮演着至关重要的角色，它们负责监测和传递各种关键参数，如深度、速度、姿态等。然而，传感器可能会出现故障，这可能导致系统性能下降甚至危及航行安全。因此，有效的故障诊断方法是必不可少的。 作者提出的方法首先关注传感器故障信号的特征提取。他们发现在这些信号中，大部分的能量集中在低频部分。然而，仅依赖低频能量分布来区分正常状态和不同类型的故障状态会导致神经网络训练和识别过程的时间过长，不适应实时监控的需求。为了解决这个问题，研究者选择舍弃低频部分的能量，保留高频部分，并对这些高频部分进行归一化处理。然后，他们运用径向基函数神经网络（RBFNN）来进行分类。RBFNN以其快速的学习能力和良好的非线性映射能力，能够有效地处理这种复杂的数据。 小波分解在这里起到了关键作用，它能够揭示信号在不同尺度上的细节信息，即节点能量差异，这对于特征提取特别有用。通过小波分解，可以提取出故障信号的独特特征，这些特征经过神经网络的训练，能够帮助网络识别出五类不同的故障信号以及正常工作状态。这种方法的优越性在于它的简单性和可实施性，适合应用到实际的水下航行器系统中。 通过仿真测试，该方法展示出了良好的故障诊断效果，能够准确地区分各种故障类型和正常状态。论文指出，使用小波神经网络不仅可以提高诊断的准确性，还降低了实时诊断的复杂度，对于提升水下航行器的可靠性具有重要意义。关键词包括水下航行器、小波神经网络、传感器、故障诊断和径向基，表明了研究的主要领域和技术手段。 这篇论文提出的基于小波神经网络的传感器故障诊断方法，结合了小波分析的信号处理优势和神经网络的自学习能力，为水下航行器的健康管理和维护提供了一种高效且实用的解决方案。