[發明專利]潛水器微小故障診斷方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110064629.2
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112861428B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 何瀟;郭亞琦
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N7/00;G06F111/04;G06F111/08
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 吳大建;金淼

1.一種潛水器微小故障診斷方法，其特征在于，包括：

基于潛水器的診斷模型，構建所述潛水器的機會約束模型，其中，所述診斷模型包括微小故障模型和正常模型；

所述機會約束模型的表達式為：

其中，x_k|μ表示第k步診斷時模型μ的狀態，μ＝0表示潛水器的正常模型，μ＝1表示潛水器的特定微小故障模型，表示第k步診斷時模型μ的狀態的約束，ε_k|μ表示第k步診斷時模型μ的狀態違反約束的最大允許概率，F表示診斷總步數，n_x表示狀態的維數，H_k|μ和h_k|μ表示第k步診斷時模型μ的狀態的機會約束參數；

將所述機會約束模型轉化為期望約束模型；

所述期望約束模型的表達式為：

其中，表示第k步診斷時模型μ的狀態的期望，表示第k步診斷時模型μ的狀態的期望約束參數，表示第k步診斷時模型μ的狀態的機會約束轉化為期望約束的補償向量，表示向量的第i個元素，[H_k|μ]_i表示矩陣H_k|μ的第i行，表示第k步診斷時模型μ的狀態的方差，表示矩陣H_k|μ的第i行的轉置，Φ^-1(*)表示標準正態分布的累積分布函數的反函數，n_h表示向量h_k|μ的維數；

基于所述期望約束模型，獲取所述微小故障模型輸出和所述正常模型輸出之間的巴氏距離的函數關系，并使得所述函數關系中的巴氏距離最大化，計算得到輔助信號；

所述巴氏距離的函數關系式如下：

其中，D_B表示潛水器特定微小故障模型輸出和正常模型輸出之間的巴氏距離，和分別表示診斷終端步長模型μ的輸出的期望和方差，和分別表示診斷初始潛水器的狀態的期望和方差，A_μ、B_μ和C_μ分別表示模型μ的系統矩陣、輸入矩陣和輸出矩陣，u_k表示第k步診斷時通過輸入作用于潛水器的輔助信號，Q_k|μ表示第k步診斷時模型μ的狀態噪聲，R_F|μ表示第F步診斷時模型μ的測量噪聲的方差；

基于最小錯誤率的貝葉斯決策，將所述輔助信號輸入至所述潛水器中，得到所述潛水器的故障診斷結果；

輸出所述故障診斷結果。

2.根據權利要求1所述的潛水器微小故障診斷方法，其特征在于，所述機會約束模型為多元機會約束模型，所述期望約束模型為多元期望約束模型；

所述將所述機會約束模型轉化為期望約束模型的步驟，包括：

將所述多元機會約束模型轉化為多個單元機會約束模型；

假設每一所述單元機會約束模型被違反的最大允許概率相等，將多個所述單元機會約束模型轉化為所述多元期望約束模型。

3.根據權利要求1所述的潛水器微小故障診斷方法，其特征在于，所述基于最小錯誤率的貝葉斯決策，將所述輔助信號輸入至所述潛水器中，得到所述潛水器的故障診斷結果的步驟，包括：

構建最小錯誤率的貝葉斯模型；

將所述輔助信號輸入至所述潛水器中，獲得所述潛水器的輸出結果；

將所述輸出結果代入所述貝葉斯模型，得到所述潛水器的故障診斷結果。

4.根據權利要求3所述的潛水器微小故障診斷方法，其特征在于，所述貝葉斯模型的表達式為：

其中，D_f表示故障診斷的決策，D_f＝0表示潛水器正常，D_f＝1表示潛水器存在微小故障，表示診斷過程中通過輸入作用于所述輔助信號的序列；

表示模型μ的后驗概率，表示診斷終端模型μ的輸出概率密度函數，P(μ＝i)表示模型μ的先驗概率。