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哈尔滨工程大学张铭钧获国家专利权

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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119598130B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411692941.6,技术领域涉及:G06F18/20;该发明授权一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品是由张铭钧;盖宁;刘星;姚峰;李佶桃;耿博;周志祥设计研发完成,并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品在说明书摘要公布了:本发明公开了一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品,属于水下机器人故障诊断技术领域。本发明首先基于根据艏向角和侧向推进器控制电压求得推力偏差曲线,再根据曲线的不同部分,在时域和频域分别采用差值和多时间窗滑动傅里叶变换方法,求得多个推力损失;然后引入核密度估计方法基于时域和频域求得的推力损失,分别求得时域和频域故障程度概率密度曲线;最后采用相同位置平均的方法进行融合,基于融合后的故障程度概率密度曲线辨识故障程度。本发明可以达到较高的辨识精度,特别适合应用于海流环境下和故障程度较弱的情况下进行故障程度辨识。

本发明授权一种适用于故障程度较弱的情况下水下机器人推进器故障程度辨识方法、系统及程序产品在权利要求书中公布了:1.一种适用于水下机器人推进器故障程度辨识方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:针对已知故障程度数据,基于艏向角和侧向推进器控制电压根据水下机器人动力学模型求得推力偏差曲线,采用差值方法基于推力偏差曲线求得多个时域推力损失,基于推力损失采用核密度估计方法求得推力损失概率密度曲线,并求得时域推力损失基准; 步骤2:针对待辨识故障程度数据,基于艏向角和侧向推进器控制电压根据水下机器人动力学模型求得推力偏差曲线,采用差值方法基于推力偏差曲线求得多个时域推力损失,基于推力损失采用核密度估计方法求得推力损失概率密度曲线,并基于时域内已知故障程度推力损失基准求得时域故障程度概率密度曲线; 步骤3:针对已知故障程度数据,采用多时间窗滑动傅里叶变换方法基于推力偏差曲线求得多个频域推力损失,得到频域推力损失基准; 步骤4:针对待辨识故障程度数据,采用差值方法基于推力偏差曲线求得多个频域推力损失,并基于频域内推力损失基准求得频域故障程度概率密度曲线; 步骤5:结合步骤2和4得到的结果,采用相同位置平均的方法融合时域和频域故障程度概率密度曲线,得到最终故障程度概率密度曲线,并基于该曲线辨识故障程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学,其通讯地址为:150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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