作者：段杰,李辉,陈自立,龚时华,赵朝闻 单位：中国船舶重工集团公司第七0五研究所 出版：《水下无人系统学报》2018年第02期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYLJS2018020100 DOC编号：DOCYLJS2018020109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器是自主式水下航行器(AUV)的重要组成部分，实时准确地对AUV传感器进行在线故障诊断，对提高AUV的安全性具有重要意义。文中通过对机器学习算法的分析，建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的AUV传感器预测器，该预测器具有较高的实时性和准确性；在此基础上，首次将在线贯序学习机(OS-ELM)算法应用于传感器在线故障诊断，进一步提高了预测器的实时性和准确性。文中还利用某AUV传感器实航数据，分别对2种故障诊断模型进行了仿真和对比分析，结果表明，结合RBF神经网络算法的OS-ELM神经网络预测器，其预测精度和实时性较RBF神经网络预测器更高，而且性能更稳定，可为AUV控制系统各传感器在线故障诊断方案设计提供参考。

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