[发明专利]一种基于灰色关联理论的移动机器人故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于灰色关联理论的移动机器人故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：结合移动机器人的主要硬件结构和工作原理，分析移动机器人可能的故障类型，归纳出移动机器人的故障树；

S2：根据所示故障树，通过灰色关联理论计算各种因素与故障的关联系数以判断故障类型，得到诊断结果，所述步骤S2中采用灰色关联理论判断故障类型的过程具体包括以下步骤：

S11：初始化系统，将移动机器人的当前的左轮及右轮的转速以2*N的矩阵输入；

S12：将所述转速的数据转换为无量纲形式以便于比较分析，同时获取各种故障状态下的转速数据；

S13：采用灰色关联公式获取比较数组、参考数据间的绝对差值，得到差值中的最大值和最小值；

S14：设定分辨系数，按照所述灰色关联公式得到各个时间点之间的关联系数；

S15：比较所述关联系数，通过最大关联系数对应的状态判断出移动机器人的状态，得到诊断结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过实验测试在不同的未知环境下移动机器人的状态数据，进而归纳出移动机器人的故障树，所述故障树包括以下8种状态：1)正常左转；2)正常右转；3)正常直行；4)机器人在范围内绕圈子；5)机器人被卡住；6)左轮故障；7)右轮故障；8)控制程序崩溃。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于所述故障树利用脉宽调制技术改变占空比来控制所述移动机器人的电机转速，并分别用两种方法改变电压平均值：1)导通后关断由反向电压阻拦；2)导通后直接关断，以获得对应的移动机器人的状态，得到诊断结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于所述故障树通过反馈PWM数据处理和硬件测试两种方法确定小车故障类型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进行故障诊断前，首先给定一组标准故障数据和一组正常数据，将测试数据输入程序中，根据系统输出值判断系统是否处于故障状态，如处于故障状态则进入步骤S2进行故障诊断，以判断其处于哪种故障状态，得到诊断结果。