【畢業(yè)學位論文】移動機器人狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統研究-控制理論與控制工程

2006 年 4 月 分類號 密級 U D C 編號 南大學 碩士學位論文 論 文 題 目 學 科、專 業(yè) 研究生姓名 導師姓名及 專業(yè)技術職務 日 期 蔡自興 教授 移動機器人狀態(tài)監(jiān)測與 故障診斷系統研究控制理論與控制工程 章慧團 中南大學碩士學位論文 摘要 要 移動機器人作為一種高技術手段在工業(yè)、 交通、太空探索和軍事應用領域發(fā)揮著十分重要的作用， 研究針對移動機器人的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術已經成為未知環(huán)境中移 動機器人技術研究的熱點。 本論文來源于國家自然科學基金支持的重點項目 “未知環(huán)境中移動機器人導航控制的理論與方法研究” （項目批準號： 60234030） ，作為該項目研究的一部分， 本文以中南大學智能所自行研制的移動機器人“中南移動 (實驗平臺，著重于狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統方面的研究，其主要內容如下： 1針對 統，提出并實現了一個基于無線網絡的移動機器人狀態(tài)參數的遠程獲取系統， 采用多線程方式獲取移動機器人車載傳感器參數，設計了通信協議幀，對傳感器參數進行監(jiān)測分析，為后續(xù)的故障診斷研究提供了基礎； 對于移動機器人車載的工控機系統， 提出并實現了一個基于 C/S 模式的移動機器人車載工控機的監(jiān)視系統，并對其所引起通訊流量變化進行了分析；同時論文基于 計和實現了一個針對網絡性能監(jiān)測的子系統，對網絡延遲時間、流量、發(fā)送錯誤率等網絡性能參數進行監(jiān)測，為無線網絡安全提供保障。 2分析了各種故障診斷方法，針對 統，采用基于信號處理和知識的診斷方法： 研究了基于小波變換算法的傳感器診斷方法， 利用編碼器計算獲得移動機器人角速率與光纖陀螺所測角速率的冗余關系，提出了一個針對 纖陀螺突發(fā)性故障的診斷方法； 對于在未知環(huán)境中運行的移動機器人， 有可能出現的車輪打滑、受阻等情況，提出了一個基于規(guī)則的車輪的運動狀況診斷方法，為移動機器人擺脫當前狀態(tài)提供一種策略。 各個子系統通過相互協調，實現了對移動機器人的狀態(tài)監(jiān)測。該監(jiān)測系統在移動機器人平臺 進行了實驗，實驗驗證了其有效性。 關鍵詞 移動機器人，狀態(tài)監(jiān)測，故障診斷，小波變換 中南大學碩士學位論文 as a an in on a in is by of of at a is as 1. a on of of on of is of of at a ; at of a 2. of on on to of on of a of at of s a on of by a of on of by of of of by on 中南大學碩士學位論文 中南大學碩士學位論文 目錄 錄 第一章 緒論 .究背景 .內外研究現狀分析 . 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷發(fā)展 . 故障診斷技術的主要方法 . 移動機器人故障診斷技術 .文的工作 .文安排 .二章 系結構 .動機器人 .動機器人硬件平臺 . 硬件平臺總體結構 . 統組成 .動機器人軟件結構 .結 .三章 移動機器人狀態(tài)監(jiān)測系統設計 .態(tài)監(jiān)測系統設計 . 系統設計原則 . 功能規(guī)劃 .感器狀態(tài)參數獲取設計 .載計算機遠程監(jiān)視設計 .絡性能參數獲取設計 . 基于 網絡延遲的獲取 . 基于 網絡性能參數獲取 .小結 .四章 移動機器人故障診斷方法研究 .波分析的基本理論 .續(xù)小波故障診斷的原理 .感器故障診斷 . 傳感器故障診斷仿真分析 . 機器人光纖陀螺故障診斷算法設計 .輪故障診斷算法設計 .結 .五章 監(jiān)測與診斷系統實現 .發(fā)環(huán)境 .統所采用的關鍵技術 . . 多線程及同步技術 .斷系統的軟件結構 . 軟件系統構成 .南大學碩士學位論文 目錄 件類清單 .統運行 .結 .六章 結論與展望 .論 .望 .考文獻 . 錄 . 謝 .讀學位期間主要的研究成果 .南大學碩士學位論文 第一章 緒論 1第一章 緒論 究背景 本課題來源于國家自然科學基金重點項目： “未知環(huán)境下移動機器人導航控制的理論與方法研究” （項目批準號： 60234030） 。 21 世紀是人類向太空進軍的世紀，太空 作為人類尚未開發(fā)的寶地，已經成為各國的重要戰(zhàn)略目標，機器人作為一種高技術手段在太空探索、軍事應用領域發(fā)揮著越來越重要的作用，利用機器人進行空間探測和開發(fā)，成為世界各主要科技發(fā)達國家開發(fā)空間資源的主要手段之一1。 在深空探測中，由于移動機器人具有極大的優(yōu)勢，現已成為各國的研究熱點2。世界各國都在開發(fā)、研制移動機器人系統3： 1970 年，蘇聯月球 探測器把世界第一個無人駕駛的月球車 送上月球；后來發(fā)射的月球車 駛 37 公里， 向地球發(fā)回 88 幅月面全景圖4； 1996 年， 美國國家航空和宇宙航行局 (射了火星探路者； 1997 年索杰納成功地在火星著陸，索杰納在 90 余天里共行駛了 90 多米，拍攝了 500 多幅照片5,6。索杰納的成功應用，成為移動機器人技術發(fā)展的一個嶄新的里程碑， 向人們展現了移動機器人代替人們從事骯臟、 危險、枯燥工作的應用潛力7。 然而，在深空探測的機器人往往工作在十分惡劣的環(huán)境中，如強輻射、大溫差、復雜地形等的復雜環(huán)境下，一旦發(fā)生事故就可能造成巨大的財產損失。在1971 年，前蘇聯向火星發(fā)射了兩輛火星車，其中一輛撞毀了，另一輛由于故障，在發(fā)送回一幅尚不完整的圖片就失去了聯系；在 2003 年發(fā)射的“勇氣”號出現了驅動右前輪的馬達無法正常工作、溫度調節(jié)裝置故障；同年發(fā)射的“機遇”號也出現右前輪操舵電動機故障、鉆孔機故障、電池能量供應系統故障、機器臂失靈等問題。這引起人們對機器人系統的可靠性、安全性更加的關注，除了在設計與制造階段，通過改進設計，研究和應用新材料、新工藝及加強生產過程的質量控制等措施來提高系統的可靠性與安全性外， 提高系統可靠性與安全性的一個重要途徑就是對系統進行實時的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，從而實現對故障進行預警。 移動機器人狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術是保障機器人的生存及成功完成作業(yè)任務的關鍵技術之一8，本文針對中南大學智能所自行研究設計的移動機器人“中南移動 (結合“未知環(huán)境下移動機器人導航控制的理論與方法研究”課題的研究，介紹了移動機器人狀態(tài)監(jiān)測系統的設計以及對移動機器人傳感器故障診斷方法進行了研究。 中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 內外研究現狀分析 態(tài)監(jiān)測與故障診斷發(fā)展 故障診斷始于 (機械 )設備故障診斷， 其全名是狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷 (9，包含兩方面內容：一是對設備的運行狀態(tài)進行監(jiān)測，主要是指監(jiān)測零部件是否出現異常現象，通過持續(xù)監(jiān)測，達到在事故發(fā)生前給出預警；二是發(fā)現異常情況后對設備的故障進行分析、診斷，根據有關信息判斷零部件出現故障的原因，為排除故障，恢復零部件功能提供信息。 監(jiān)測與故障診斷技術基本上有兩大用途：其一是用于構成離線式的“計算機輔助決策支持系統” ，即利用故障診斷系統快速發(fā)現系統的故障，制定更加合理有效的系統維修方案， 找出系統的薄弱環(huán)節(jié)， 最終提高系統的可靠性和生產效益；其二是用于構成實時狀態(tài)監(jiān)視系統，或者進而實現高性能的自動控制系統。在這類應用中，故障診斷系統通常以在線方式運行，它連續(xù)地實時監(jiān)視整個系統的測量參數，基于適當的在線故障監(jiān)測與診斷算法給出系統的故障信息，包括故障報警信息、故障位置信息和故障程度信息等。采用先進的控制系統設計方法，可以使控制系統具有自動利用這些故障信息、 根據系統運行的不同故障工況自動調整控制方案的能力。 隨著檢測技術和手段的進步，尤其是計算機技術和網絡技術的發(fā)展，狀態(tài)監(jiān)測模式發(fā)生了很大的變化，大致可以分為 3 個階段10： （ 1） 第一代的單機監(jiān)測診斷模式 在機器逐步取代手工在生產中的地位后， 對機器設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷僅局限于“點到點”的診斷模式，即對每一臺機器由一個監(jiān)測系統來控制。它是一個封閉的系統，信息只在系統內部交流和處理。它的缺點是每個系統的工作效率低，浪費了大量的人力、物力。 （ 2） 第二代的分布式監(jiān)測診斷模式 隨著大型設備的出現，單機監(jiān)測診斷模式已不脆滿足需要，針對工廠的大型設備的功能分布和地域分布的特點， 人們在網絡技術的基礎上實現了分布式監(jiān)測診斷模式。它通過工業(yè)局域網將各個監(jiān)測現場的本地計算機互聯起來，實現資源共享，分散監(jiān)控和集中操作、管理、診斷，提高了系統的工作效率。資源共享減少了人力、物力的浪費。它是一個相對開放的系統，但是，這種模式的缺點在于，它只存在于局域網內。 （ 3） 第三代的遠程監(jiān)測診斷模式 進人 20 世紀 90 年代后，隨著 萬維網技術的普及和完善，機器設中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 3備監(jiān)測與故障診斷技術和網絡技術、通訊技術相結合，形成一種新興的監(jiān)測診斷模式遠程監(jiān)測診斷模式。它將監(jiān)測診斷現場和診斷中心由網絡聯系起來。監(jiān)測現場通過網絡向診斷中心發(fā)出服務請求，診斷中心根據不同的請求做出響應。 故障診斷技術是現代化生產發(fā)展的產物， 隨著科學技術的進步和社會生產的需要得到了迅速發(fā)展， 不僅形成了一個研究領域， 而且基本形成了一個學科體系。 60 年代末，美國國家宇航局創(chuàng)立美國機 械故障預防小組，英國成立了機械保健中心。由于診斷技術所產生的巨大的經濟效益，從而獲得了極大的重視。 70 年代初以來，隨著計算機科學的發(fā)展 ，自動化裝置的規(guī)模越來越大，投資也越來越高。某些微小故障若不能及時排除，就有可能造成巨大災難。因而市場的迫切要求是促進故障診斷技術迅猛發(fā)展的主要動力11。 1971 年，美國麻省理工學院 士首先提出了用解析冗余代替硬件冗余，并通過系統自組織使系統閉環(huán)穩(wěn)定，通過比較器的輸出得到系統故障信息的思想，標志著故障診斷技術的開端12,13,14。 70 年代是控制系統故障診斷理論發(fā)展的 初級階段，在這一階段提出了一些簡單的故障算法，如檢測濾波器、廣義似然比、極大似然比等，故障診斷理論還不成熟，理論的應用實例很少。 80 年代是故障診斷理論蓬勃發(fā)展的一個 階段，理論的實際應用也得到了發(fā)展。但是，這一階段的故障診斷技術應用面比較狹窄，主要集中在航天、船舶、發(fā)電廠以及核電站等一些精密的專門領域，普通的工業(yè)控制領域涉及并不多。使用的故障診斷方法主要是基于觀測器 /濾波器方法或是系統辨識和參數估計方法15,16,17。 90 年代以后，由于故障診斷理論的研究更加深入，各種方法相互滲透融合，理論應用領域也有了很大的擴展。盡管參數估計和觀測器 /濾波器方法仍然是使用最多的方法，但是近年來使用神經網絡、模糊邏輯及組合的故障診斷方法在明顯地增加。對于非線性系統的故障診斷也有了更多的研究。 障診斷技術的主要方法 故障診斷技術發(fā)展至今，已經提出了大量的方法。按照國際故障診斷權威德國 授的觀點，所有的故障診斷方法可以劃分為基于信號處理的方法、基于解析模型的方法和基于知識的方法18,19。 當可以建立比較準確的被控過程的數學模型時，基于解析模型的方法是首選的方法；當可以得到被控對象的輸入輸出信號，但很難建立被控對象的解析數學模型時，可采用基于信號處理的方法；當很難建立被控對象的定量數學模型時，可以采用基于知識的方法20，其總體分類如圖 1示。 中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 4（ 1）基于信號處理的方法 基于信號處理的方法通常利用信號模型，如相關函數、頻譜、自回歸滑動平均等，直接分析可測信號，提取諸如方差、幅值、頻率等特征值，從而檢測故障的發(fā)生，近年來出現了一些新的基于信號處理的故障診斷方法，如基于小波變換的故障診斷方法。 小波變換是 80 年代后期發(fā)展起來的應用數學分支，最初由法國學者 入信號處理領域21,22,23,24， 它具有許多優(yōu)良特性。 文獻25,26給出了三種基于小波變換的故障診斷方法： 狀態(tài)估計法 觀測器方法 濾波器方法 等價空間法 定性觀測器 定性仿真 知識觀測器 參數估計法 濾波器方法 最小二乘方法 專家系統方法 模糊推理方法 模式識別方法 神經網絡方法 故障診斷方法 基于知識的方法 基于信號處理的方法 基于解析模型的方法 基于定性模型的方基于癥狀的方法 變換類方法 譜分析方法 相關分析 波變換 圖 1障診斷方法示意圖 中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 5 利用觀測信號的奇異性進行故障診斷 動態(tài)系統的故障通常會導致系統的觀測信號發(fā)生變化， 若能采取一定的措施消除系統狀態(tài)變化以外的因素的影響， 直接利用連續(xù)小波變換檢測觀測信號的奇異點就可以檢測出系統故障。 利用觀測信號頻率結構的變化進行故障診斷 振動系統的故障通常會導致系統觀測信號的頻率發(fā)生變化。 若能采用一定的措施消除系統狀態(tài)變化以外的因素對觀測信號的影響， 則利用離散正交小波變換分析觀測信號的頻率結構隨時間的變化情況，就可以檢測系統的故障。 利用脈沖響應函數的小波變換進行故障診斷 連續(xù)系統脈沖響應辨識方法的基本思想是將系統脈沖響應函數的辨識轉化為脈沖響應函數在一組正交函數基 上的投影系數的辨識。若將法中的正交函數基取為離散正交小波基，所得到的脈沖響應辨識方法除了保持原方法的有效性外，而且較基于傳統正交函數基的 法，具有更強的跟蹤參數變化的能力，辨識結果具有明確的頻域物理意義。系統脈沖響應函數在最大尺度下的小波變換系數描述了它在大尺度下的概貌情況， 完全可以代表其整體特性。而且通常這些小波變換系數中只有 2元素具有較大的模，其余元素的模都非常小。 系統故障導致的系統脈沖響應函數的變化也必然反映在這少數幾個小波變換系數的變化中。以系統的狀態(tài)為參照，根據系統待檢狀態(tài)下辨識得到的這幾個元素或其平均值隨時間的變化情況就可以判斷有無故障。 由于這些元素或其平均值和系統的狀態(tài)相對應， 還可以利用它們在突變后的取值并結合系統的先驗知識進行故障分離。 基于小波變換的故障診斷方法無需對象的數學模型，且對于輸入信號的要求較低，計算量不大，靈敏度高，克服噪聲能力強，是 一種很有前途的故障診斷方法。 （ 2）基于解析模型的方法 基于解析模型的方法又可以分為狀態(tài)估計方法、 等價空間方法和參數估計方法。這三種方法雖然是獨立發(fā)展起來的，但它們彼此之間并不是孤立的，而是存在一定的關系。 狀態(tài)估計方法 狀態(tài)估計方法一直是研究的熱點27,28， 其基本思想是利用系統的定量模型和測量信號重建某一可測變量，將估計值與測量值之差作為殘差，以檢測和分離系統故障。在能夠獲得系統的精確數學模型的情況下，狀態(tài)估計方法是最直接有效的方法。 等價空間方法 等價空間方法的基本思想就是利用系統的輸入輸出的實際測量值檢驗系統中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 6數學模型的等價性（即一致性）以檢測和分離故障。主要方法有：基于約束優(yōu)化的等價方程方法、廣義殘差產生器方案、具有方向性的殘差序列、基于近似擾動解耦的等價空間方法。 參數估計方法 參數估計方法根據模型參數及相應的 物理參數的變化來檢測和分離故障29。與狀態(tài)估計方法相比，參數估計方法更有利于故障的分離。該方法要求找出模型參數和物理參數之間的一一對應關系，且被控過程需充分激勵。因此將參數估計方法與其它解析方法結合起來使用，可以獲得更好的故障檢測和分離性能。主要方法有：強跟蹤濾波器方法、參數估計和觀測器方法的結合、參數估計和等價空間方法的結合。 （ 3）基于知識的方法 由于在實際情況中，常常無法獲得對象的精確數學模型，這就大大限制了定量方法的使用范圍。而基于知識的方法不需要對象的精確數學模型，因此是很有生命力的方法。 基于知識的方法主要可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法?；诎Y狀的方法主要有神經網絡方法、專家系統方法、模糊推理方法和模式識別方法等；基于定性模型的方法有知識觀測器方法等30。 神經網絡方法 神經網絡方法由于具有模擬任何連續(xù)非線性函數的能力和從樣本學習的能力，非常適合應用于故障診斷系統，因而在故障診斷中得到了廣泛的重視31。它具有自組織自學習能力， 能克服傳統專家系統當啟發(fā)式規(guī)則未考慮到時就無法工作的缺陷。 模糊方法 模糊推理符合人類的自然思維過程，便于處理定性知識，成為故障診斷方法研究的一個熱點。其基本原理為：設用一個集合 Y 定義系統中所有可能發(fā)生的各種故障原因，由這些故障原因引起的各種癥狀，如溫度、壓力、濕度的波動等定義為一個集合 X。由于故障征兆是界限不分明的模糊集合，用傳統的二值邏輯方法顯然不合理，可選用確定隸屬函數，用相應的隸屬度來描述這些癥狀存在的傾向性。 模糊診斷的方法就是通過某些癥狀的隸屬度來求出各種故障原因的隸屬度，以表征各故障存在的傾向性。 專家系統方法 該方法不依賴于系統的數學模型， 而是根據人們長期的實踐經驗和大量的故障信息知識，設計出一套智能計算機程序，以此來解決復雜控制系統的故障診斷問題。建立專家系統來進行故障檢測診斷，是一個比較先進的工程技術，它可匯集各種來源的關于故障的知識，并將可靠性專家和專業(yè)技術人員的知識形式化，中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 7使一般工作人員借助于專家系統達到或接近專家的工作水平。 移動機器人故障診斷技術 關于機器人系統 究的最早報道是美國 學的計算機科學系。他們認為由于機器人運行在一個不完備的知識空間，因而需要為機器人系統配備一個檢測及防止災難事故的策略，認為要完全做到“自動故障恢復”是非常困難的，因為這要求關于環(huán)境、操作、資源等系統的完整信息，其給出了一種自動恢復系統的結構框架，基本思想是廣泛使用知識庫技術32。 受故障支配的移動機器人系統是一種典型的隨機混合系統， 不能由單個連續(xù)變化的狀態(tài)方程來準確描述。 不同故障模式以及正常模式之間結構及參數互不相同，其狀態(tài)既可跳變也可以連續(xù)變化33。多模型方法是處理隨機混合系統的一種典型方法，已被應用于結構化環(huán)境中移動機器人傳感器故障診斷；粒子濾波器克服了多模型方法的某些不足，被 選用為漫游車狀態(tài)檢測與故障診斷的技術； 提出了一種用于移動機器人傳感器信息融合系統的體系結構 出一種時態(tài)模糊邏輯，用于描述監(jiān)視知識，具有處理不確定性、模糊行為以及含噪聲輸入信息的能力； 用二階隱馬爾可夫模型來辨識漫游車所處的環(huán)境狀態(tài)，模型自動地在有標簽的樣本集上訓練； 用故障樹分析 (術對無人自主移動機器人故障進行診斷。 移動機器人故障檢測與診斷 (究尚處于起步階段，一般都局限于概念層，并沒有給出實際有效的方法，大多停留在計算機仿真和實驗階段1。由于移動機器人作為一個復雜的系統，有很多子系統組成，而每一個子系統又由很多個模塊組成。每個模塊都有各自的故障機理，對其進行故障診斷的方法可能各不相同。所以，要針對每一個子系統，甚至是每一個模塊，剖析故障現象和故障原因之間的關系，分別建立主要子系統故障診斷系統。實現對機器人工作狀態(tài)的自主診斷，主要包括以下三方面8： （ 1）對傳感器狀態(tài)的自主診斷：在移動 機器人的運行過程當中，環(huán)境對于傳感器的動態(tài)影響是不可預測和不可忽略的事實， 因此對移動機器人傳感器狀態(tài)的自主診斷對于實現機器人的安全航行、實現作業(yè)是十分必要的。由于在機器人的聲、光視覺有相對獨立的自適應處理系統，因此對機器人傳感器的自主診斷主要針對非視覺傳感器而言。 （ 2）對安全狀態(tài)的自主診斷：對安全狀 態(tài)的診斷主要包括，電源是否能維持正常工作、機器人系統溫度是否正常、通訊是否暢通等。 （ 3）對執(zhí)行器狀態(tài)的自主診斷：機器人 的行為要靠執(zhí)行器來實現，一旦執(zhí)中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 8行器發(fā)生某種程度的故障，機器人能夠自主進行故障診斷，并采取相應的措施，是十分必要的。 研究故障診斷與容錯控制技術，提高移動機器人的安全性和可靠性，已經成為未知環(huán)境中的移動機器人技術的迫切研究任務。 文的工作 未知環(huán)境中移動機器人是一個強非線性參數不確定系統，且運行在未知的、復雜的環(huán)境下，一旦發(fā)生事故就可能造成巨大的財產損失。而傳感器、機器人車載計算機、通訊網絡發(fā)揮著感知環(huán)境、運動規(guī)劃、數據傳輸的功能，如果出現故障將嚴重影響機器人的正常運行，從而影響其工作能力。采用狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術，可以確保機器人在一種安全的狀態(tài)下運行，以延長移動機器人的壽命。所以移動機器人狀態(tài)檢測與故障診斷是保障移動機器人的生存及成功完成作業(yè)任務的關鍵技術， 具有很大的現實意義， 是移動機器人智能技術中重要的一部分。 本文作為國家自然科學基金支持的 “未知環(huán)境中移動機器人導航控制的理論與方法研究”中的一部分，著重于以下故障診斷系統設計中兩個問題的研究： （ 1）狀態(tài)信息獲?。褐挥谐浞至私鈱ο?，才能對它進行故障診斷。對于一個實際的故障診斷應用系統的開發(fā)而言， 機器人狀態(tài)信息的獲取是一個關鍵的問題。本文工作的首要是設計了一個移動機器人遠程狀態(tài)參數的獲取子系統，采用基于無線網絡的方式獲取移動機器人車載的多種傳感器參數， 并對數據進行分析和存儲，為后續(xù)的故障診斷研究提供了基礎；此子系統同時提供一種可配置診斷模式，能較好的節(jié)約計算資源，為了能掌握移動機器人以前狀態(tài)，還提供了診斷歷史紀錄查詢等功能；對于移動機器人車載的工控機系統，有必要設計一子系統對其進行監(jiān)視，因此，論文中基于 C/S 模式設計實現了一專門針對移動機器人車載工控機故障的監(jiān)視系統，它能有效的獲取車載的工控機的系統參數，并提供一種遠程維護功能； 遠程客戶端和機器人的無線通訊系統對于系統安全運行有著重要作用，因此，論文基于 計了一網絡性能監(jiān)測子系統，它能獲取網絡延遲時間、網絡流量、發(fā)送錯誤速率等網絡性能參數，為無線網絡系統安全提供了一定保障。 （ 2）故障診斷與異常檢測：對機器人工 作狀態(tài)的自主診斷中，傳感器和安全狀態(tài)的自主診斷在機器人安全運行中發(fā)揮著極為重要的作用， 本論文對各種診斷方法進行了分析，采用了基于信號和知識的診斷方法，研究了基于小波變換算法的傳感器診斷方法， 利用編碼器計算獲得移動機器人角速率與光纖陀螺所測角速率的冗余關系， 分析設計了一針對 于在未知環(huán)境中運行的移動機器人，有可能出現的車輪打滑、受阻等情況，分中南大學碩士學位論文 第一章 緒論 9析設計了一個基于規(guī)則的車輪的運動狀況診斷模塊，它能有效監(jiān)測車輪狀態(tài)，并為移動機器人擺脫當前狀態(tài)提供一種策略；同時分別設計實現了對車載電源、機器人系統溫度、編碼器等的故障監(jiān)測模塊。 文安排 立足于課題的研究背景， 通過國內外研究現狀的分析， 結合以上的研究內容，本文將從以下章節(jié)展開： 第 1章 介紹了本課題的來源、意義、應用領域等，綜述了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術發(fā)展、主要方法等，并對機器人故障診斷的發(fā)展進行了分析，同時對于機器人故障診斷的主要內容進行了介紹，概況了本文的主要內容。 第 2章 介紹了本課題所研究的智能移動機器人平臺，分析了移動機器人的體系結構和軟硬件平臺，對于內部傳感器這些主要的狀態(tài)監(jiān)測對象進行深入的分析。 第 3章 詳細地介紹了的狀態(tài)監(jiān)測系統設計的相關技術，其中包括了移動機器人的傳感器數據的獲取、車載計算機監(jiān)視系統的設計和網絡狀態(tài)參數獲取系統的設計這三部分內容。 第 4章 首先對連續(xù)小波變換在傳感器故障檢測中的應用作了仿真，然后利用編碼器計算獲得移動機器人角速率 與光纖陀螺所測角速率的冗余關系，對于 器人光纖陀螺的故障進行了診斷分析