杜海莲 毛瑞鑫 杜文霞* 王 瑾

（河北师范大学职业技术学院，河北 石家庄050024）

1 概述

水下机器人自身及所处环境是一个复杂的动态系统，具有非线性、大时滞的特点，水下机器人故障诊断技术是相较于其它学科来说刚刚兴起的学科，是将自动控制理论、概率论统计、人工智能控制等各个学科结合起来的一门综合性学科[1]。1999年美国夏威夷大学为每一个执行机构安装了传感器以便于判断各个部件有无发生故障[2]。在1999 年时日本东京大学为水下机器人搭建了数学模型并且基于这个模型，通过采用回归型神经网络再去建立水下机器人的动力系统模型从而来进行水下机器人的故障诊断[3]。之后不同的国家分别提出了不同的研究方法比如：苏格兰爱丁堡赫瑞- 瓦特大学提出了综合多元化信息来构建故障诊断系统，法国和德国以及意大利等国家支持向量机方法对水下机器人进行故障检测，这些都取得了较为不错的成果[4-7]。

基于主元分析的水下机器人故障诊断方法对于系统模型的精确性要求不是很高，主要依托于现有的水下机器人正常工作状态下的数据，结合主元分析的方法对其中的有效信息进行统计，这样就可以模拟出水下机器人正常工作时的数学模型，在水下机器人运行过程中，采集并检验实时数据通过统计量图观察实时数据，与已经建立的主元模型的契合程度来诊断异常和故障，所以相较于其它传统的方法，主元分析法更加贴近真实，可行性更强[8]。……