申请/专利权人：哈尔滨工程大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807890A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/241;G06N3/0464;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了基于神经网络的水下无人航行器舵面故障诊断方法，包括：获取待诊断舵面数据；将所述待诊断舵面数据输入到神经网络模型，获取输出结果，完成所述水下无人航行器舵面故障诊断，所述神经网络模型通过训练集进行训练，所述训练集为预设个故障特征明显的内禀模式函数分量。本发明通过对水下无人航行器舵面的结构形式进行分析，构建出舵面的仿真模型；在对常见的舵面故障数学分析的基础上，获取相应的响应信号；将采集到的正常及故障状态下的舵面响应信号进行经验模态优化分解；选取优化分解后IMF分量，创建并合理划分数据集；进一步地进行卷积网络的结构设计、训练与优化，极大提高了该网络的故障分类测试精度，增加了系统鲁棒性。

主权项：1.基于神经网络的水下无人航行器舵面故障诊断方法，其特征在于，包括：获取待诊断舵面数据；将所述待诊断舵面数据输入到神经网络模型，获取输出结果，完成所述水下无人航行器舵面故障诊断，其中，所述神经网络模型通过训练集进行训练，所述训练集为预设个故障特征明显的内禀模式函数分量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 基于神经网络的水下无人航行器舵面故障诊断方法

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