[发明专利]基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310357854.4 | 申请日： | 2023-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN116933173A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 吴云凯;王澳东;周扬;朱志宇 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/10;G06F18/243;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 袁姝 |
| 地址： | 212100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法，包括以下几个主要步骤：(1)采集水下机器人(AUV)状态信号；(2)将AUV状态信号数据进行信号处理；(3)初始化多通道全卷积神经网络(MCFCNN)模型的权值；(4)离线训练、评估以及保存最优模型；(5)判断AUV在线状态信号数据是否缺失，若是，则采用随机森林多重插补方法进行数据插补得到完整数据，反之，直接进入(6)；(6)AUV故障分类诊断。本发明无需AUV的具体模型，直接学习AUV状态数据与故障类型的关系，并且采用多通道输入策略提取AUV多传感器状态信号故障特征，提高AUV故障诊断的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 卷积 神经网络 水下 机器人 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏科技大学，未经江苏科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310357854.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
