CN107132760B - 基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法 - Google Patents

基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器运行状态待测时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，基于提取的特征信息构造待测样本、计算模糊隶属度系数，并带入模糊支持向量域描述监测模型，得到监测系数，基于监测系数判断AUV推进器运行状态。本发明专利不仅能判断AUV推进器故障的有无，而且能够判断AUV推进器故障严重程度，特别适合应用于自主式水下机器人推进器的状态监测。

Description

基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法
技术领域
本发明涉及一种基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，属于水下机器人故障诊断技术领域。
背景技术
自主式水下机器人(AUV)无人无缆工作在复杂的海洋环境中，安全性是AUV研究和实用化过程中的重要研究内容之一。推进器是AUV主要故障源之一，研究AUV推进器的状态监测技术，对提高AUV的安全性具有重要研究意义和实用价值。但在AUV推进器的实际状态监测过程中，常常存在推进器正常运行状态的数据样本多，而推进器故障状态的数据样本少的问题。针对此问题，以单值分类理论为基础的支持向量域描述算法(SVDD)是一种有效的解决方法。SVDD与二值分类方法的不同之处在于：二值分类方法需要正常样本和故障样本等两种数据样本来建立推进器正常类别和故障类别，在状态监测时，将新的数据样本识别为推进器正常类别或故障类别；SVDD只需要正常样本这一类数据样本来建立正常类别，在状态监测时，只需要判断新的数据样本是否属于该类别，如果属于正常类别，则推进器正常，否则，推进器发生故障。所以SVDD仅仅依靠推进器正常运行状态下的AUV数据样本，就可以建立起单值故障分类器，从而对AUV推进器的运行状态进行识别。但SVDD没有考虑AUV数据样本在测量过程中的重要性，将AUV推进器正常运行时的数据样本与AUV推进器故障不同严重程度时的数据样本同等看待，从而只能判断AUV推进器有无故障，而不能判断AUV推进器故障严重程度。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，既能有效判断AUV推进器故障的有无，又能判断AUV推进器故障严重程度。
本发明的目的是这样实现的：
(1)构造目标样本
基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器正常工作时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征XS＝{xSi}和控制信号故障特征XC＝{xCi}，其中，i＝1,2,…,N1，N1为这一组特征值中的节拍个数；
基于上述两组故障特征建立目标样本集X＝{xi}，目标样本集X中共有N1个目标样本，且目标样本xi＝[xSi xCi]T；
基于模糊隶属度函数sxi＝S(xCi)计算目标样本xi的模糊隶属度系数sxi，然后将目标样本集扩展为SX＝{(xi,sxi)}的形式；
(2)建立FSVDD监测模型
对公式
Figure BDA0001254839880000021
进行优化计算，其中：约束条件为
Figure BDA0001254839880000022
0≤αi≤C，K(xi,xj)为核函数，C为惩罚系数，得到全局最优解α＝{αi}，i＝1,2,…,N1，其中：多数αi＝0，少数αi>0，这部分不为零的αi对应的目标样本为支持向量，用xsvi表示；
计算得到FSVDD超球的半径为：
Figure BDA0001254839880000024
全局最优解α＝{αi}、支持向量xsvi、超球半径
Figure BDA00012548398800000214
共同构成了FSVDD监测模型；
(3)构造待测样本
基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器运行状态待测时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征ZS＝{zSi}和控制信号故障特征ZC＝{zCi}，其中，i＝1,2,…,N2，N2为这一组特征值中的节拍个数；
基于上述两组特征信息建立待测样本集Z＝{zi}，其中zi＝[zSi zCi]T；
基于模糊隶属度函数szi＝S(zCi)计算待测样本zi的模糊隶属度系数szi，然后将待测样本集扩展为SZ＝{(zi,szi)}的形式，其中，i＝1,2,…,N2；
(4)计算监测系数
待测样本(zi,szi)到超球球心
Figure BDA0001254839880000025
的广义距离
Figure BDA0001254839880000026
为：
Figure BDA0001254839880000027
监测系数
Figure BDA0001254839880000028
为：
Figure BDA0001254839880000029
(5)判别AUV推进器运行状态
通过监测系数
Figure BDA00012548398800000210
判断AUV推进器运行状态，当时，表示推进器工作状态正常；当
Figure BDA00012548398800000212
时，表示推进器发生故障，且
Figure BDA00012548398800000213
越大，推进器故障程度越严重。
本发明还包括这样一些结构特征：
1.在提取AUV纵向速度信号小波近似分量时，小波分解层数为3，小波基函数为DB4小波。
2.模糊隶属度函数为：
Figure BDA0001254839880000031
式中：xCi为控制信号特征值，b1＝13.5，b2＝500。
3.核函数
Figure BDA0001254839880000032
其中σ＝10。
4.N1＝100；N2＝100；C＝0.6。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：传统SVDD方法基于单值分类器实现对AUV推进器运行状态的识别。但SVDD没有考虑AUV数据样本在测量过程中的重要性，将AUV推进器正常运行时的数据样本与AUV推进器故障不同严重程度时的数据样本同等看待，从而只能判断AUV推进器有无故障，而不能判断AUV推进器故障严重程度。本发明专利在SVDD方法的基础上提出了FSVDD方法。本文发明专利不仅继承了SVDD单值分类的优点，能够有效判断AUV推进器故障的有无，而且利用模糊隶属度函数计算AUV数据样本的模糊隶属度系数，用以描述AUV数据样本在测量过程中的重要性，从而能够判断AUV推进器故障严重程度。
附图说明
图1为本发明专利的AUV推进器状态监测结构框图；
图2为传统SVDD方法的AUV推进器状态监测结构框图；
图3为AUV推进器故障不同严重程度时的AUV纵向速度信号和推进器控制信号；
图4为本发明专利的AUV推进器状态监测结果；
图5为传统SVDD方法的状态监测结果。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明专利的AUV推进器状态监测结构框图。结合图1，基于模糊支持向量描述的水下机器人推进器状态监测方法的具体实现步骤如下：
(1)对推进器正常运行时的AUV纵向速度信号进行小波分解，分解层数为3，小波基函数为DB4小波。在分解结果中提取小波近似分量，舍去小波细节分量。
(2)构造目标样本：
基于修正贝叶斯算法分别从推进器正常运行时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征XS＝{xSi}和控制信号故障特征XC＝{xCi}，其中，i＝1,2,…,N1，N1＝100为这一组特征值中的节拍个数。基于上述两组故障特征建立目标样本集X＝{xi}，目标样本集X中共有100个目标样本，且目标样本xi＝[xSixCi]T。基于模糊隶属度函数公式
Figure BDA0001254839880000041
计算目标样本xi的模糊隶属度系数sxi，然后将目标样本集扩展为SX＝{(xi,sxi)}的形式，式中，b1＝13.5，b2＝500。
(3)建立FSVDD监测模型：
对公式
Figure BDA0001254839880000042
进行优化计算，其中，约束条件为0≤αi≤C，核函数
Figure BDA0001254839880000044
σ＝10，C＝0.6。得到全局最优解α＝{αi}，i＝1,2,…,N1，其中，多数αi＝0，少数αi>0，这部分不为零的αi对应的目标样本为支持向量，用xsvi表示。基于公式
计算得到FSVDD超球的半径
Figure BDA0001254839880000046
(4)构造待测样本：
基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器运行状态待测时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征ZS＝{zSi}和控制信号故障特征ZC＝{zCi}，其中，i＝1,2,…,N2，N2＝100为这一组特征值中的节拍个数。基于上述两组特征信息建立待测样本集Z＝{zi}，其中zi＝[zSi zCi]T。基于模糊隶属度函数
Figure BDA0001254839880000047
计算待测样本zi的模糊隶属度系数szi，然后将待测样本集扩展为SZ＝{(zi,szi)}的形式，式中，b1＝13.5，b2＝500。
(5)计算监测系数：
通过计算待测样本(zi,szi)到超球球心
Figure BDA0001254839880000051
的广义距离通过公式
Figure BDA0001254839880000053
计算监测系数
Figure BDA0001254839880000054
(6)判别AUV推进器运行状态：
通过监测系数
Figure BDA0001254839880000055
监测AUV推进器运行状态，当
Figure BDA0001254839880000056
时，表示推进器工作状态正常；当时，表示推进器发生故障，且越大，推进器故障程度越严重。
图2为传统SVDD方法的AUV推进器状态监测结构框图。对比分析图2和图1可知，传统SVDD方法在构造目标样本以及待测样本时，用速度信息故障特征和控制信息故障特征构造目标样本以及待测样本，而本发明专利在构造目标样本以及待测样本时，不仅用速度信息故障特征和控制信息故障特征构造目标样本以及待测样本，还通过模糊隶属度函数计算模糊隶属度系数，并用模糊隶属度系数对目标样本和待测样本的属性进行了扩展。
图3为AUV推进器故障程度不同时的AUV纵向速度信号和推进器控制信号。图3中λ为推进器出力损失程度，λ＝0％表示推进器正常运行。在本发明专利的实验验证过程中，选取推进器故障程度为0％状态下的第301～400拍实验数据构造目标样本，训练超球体，选取推进器故障程度分别为0％、10％、20％、30％、40％状态下的第401～500拍的实验数据构造待测样本。
图4为本发明专利的AUV推进器状态监测结果。分析图4，在推进器故障程度为0％时，监测系数ε为-0.48～0，即
Figure BDA0001254839880000059
在推进器故障程度为10％～40％时，监测系数为1.07～3.40，即说明本发明专利能够有效判断推进器故障的有无。此外，推进器故障程度分别为10％、20％、30％、40％时，监测系数平均值分别为1.45、1.74、2.07、3.32，由此可见，随着故障程度的增加，监测系数平均值依次增大，监测系数与故障程度之间呈单调递增关系，说明本发明专利能够判断推进器故障严重程度。
图5为传统SVDD方法的状态监测结果。分析图5，在推进器故障程度为0％时，监测系数ε为-0.48～0，即
Figure BDA00012548398800000511
在推进器故障程度为10％～40％时，监测系数为1.07～1.67，即
Figure BDA00012548398800000512
说明传统SVDD方法能够有效判断推进器故障的有无。进一步分析推进器故障程度为20％～40％时的监测系数，当故障程度为20％、30％、40％时，监测系数均为1.67。说明不同故障程度对应监测系数相同，传统SVDD方法难以区分推进器故障的严重程度。
综上，本发明专利涉及一种基于模糊支持向量域描述的水下机器人推进器状态监测方法。属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器运行状态待测时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，基于提取的特征信息构造待测样本、计算模糊隶属度系数，并带入模糊支持向量域描述监测模型，得到监测系数，基于监测系数判断AUV推进器运行状态。本发明专利不仅能判断AUV推进器故障的有无，而且能够判断AUV推进器故障严重程度，特别适合应用于自主式水下机器人推进器的状态监测。

Claims (5)

1.基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，其特征在于：
(1)构造目标样本
基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器正常工作时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征XS＝{xSi}和控制信号故障特征XC＝{xCi}，其中，i＝1,2,…,N1，N1为这一组特征值中的节拍个数；
基于上述两组故障特征建立目标样本集X＝{xi}，目标样本集X中共有N1个目标样本，且目标样本xi＝[xSi xCi]T；
基于模糊隶属度函数sxi＝S(xCi)计算目标样本xi的模糊隶属度系数sxi，然后将目标样本集扩展为SX＝{(xi,sxi)}的形式；
(2)建立FSVDD监测模型
对公式
Figure FDA0002304606980000011
进行优化计算，其中：sxi是目标样本xi的模糊隶属度系数，约束条件为
Figure FDA0002304606980000012
0≤αi≤C，K(xi,xj)为核函数，C为惩罚系数，得到全局最优解α＝{αi}，i＝1,2,…,N1，其中：多数αi＝0，少数αi>0，这部分不为零的αi对应的目标样本为支持向量，用xsvi表示；
计算得到FSVDD超球的半径
Figure FDA0002304606980000013
为：
Figure FDA0002304606980000014
全局最优解α＝{αi}、支持向量xsvi、超球半径
Figure FDA0002304606980000015
共同构成了FSVDD监测模型；
(3)构造待测样本
基于修正贝叶斯分类算法分别从推进器运行状态待测时的AUV纵向速度信号小波近似分量和推进器控制信号中提取特征信息，得到速度信号故障特征ZS＝{zSi}和控制信号故障特征ZC＝{zCi}，其中，i＝1,2,…,N2，N2为这一组特征值中的节拍个数；
基于上述两组特征信息建立待测样本集Z＝{zi}，其中待测样本zi＝[zSi zCi]T；
基于模糊隶属度函数szi＝S(zCi)计算待测样本zi的模糊隶属度系数szi，然后将待测样本集扩展为SZ＝{(zi,szi)}的形式，其中，i＝1,2,…,N2；
(4)计算监测系数
待测样本(zi,szi)到超球球心的广义距离为：
Figure FDA0002304606980000021
其中：K(zi,xi)是核函数，
Figure FDA0002304606980000022
监测系数
Figure FDA0002304606980000023
为：
其中：
Figure FDA0002304606980000025
为FSVDD超球的半径；
(5)判别AUV推进器运行状态
通过监测系数
Figure FDA0002304606980000026
判断AUV推进器运行状态，当
Figure FDA0002304606980000027
时，表示推进器工作状态正常；当时，表示推进器发生故障，且
Figure FDA0002304606980000029
越大，推进器故障程度越严重。
2.根据权利要求1所述的基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，其特征在于：在提取AUV纵向速度信号小波近似分量时，小波分解层数为3，小波基函数为DB4小波。
3.根据权利要求1所述的基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，其特征在于：模糊隶属度函数为：
Figure FDA00023046069800000210
式中：xCi为控制信号特征值，b1＝13.5，b2＝500。
4.根据权利要求1所述的基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，其特征在于：核函数其中σ＝10。
5.根据权利要求1所述的基于模糊支持向量域描述的水下机器人状态监测方法，其特征在于：N1＝100；N2＝100；C＝0.6。
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