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作者：张博憧;韩世迁;王萍萍;
单位：沈阳化工大学计算机科学与技术学院;
摘要：水下机器人在水中运动时受水流、湍流和涡流等流体动力学的复杂影响，会对推进系统产生非线性影响，使得工作状态发生微小变化，难以准确估计其运行状态，增加了故障识别的难度。为此，提出一种非线性Thau观测下的水下机器人定速推进故障识别方法。利用无损卡尔曼滤波估计水下机器人定速推进器的状态量；通过非线性Thau观测算法，结合状态量估计结果建立非线性Thau观测器，识别定速推进故障；通过模糊神经网络逼近非线性Thau观测器内的有界非线性不确定性扰动，提升故障识别精度。实验结果证明：该方法可有效估计水下机器人定速推进器的状态量，并逼近非线性Thau观测器的有界非线性不确定性扰动；而且可有效识别定速推进故障，故障识别精度较高。
关键词：非线性;;Thau观测;;水下机器人;;定速推进;;故障识别;;无损卡尔曼滤波;;模糊神经网络
基金资助：国家自然科学基金面上项目（62175453）
