基于灰色预测和KID离群点检测的AUV故障诊断

提高故障诊断能力对于确保水下机器人AUV系统的稳定运行具有重要意义。针对水下机器人推进器系统,提出一种基于离群点检测的AUV故障检测方法。首先,将传感器采集的数据进行灰色预测处理;然后,提出了一种结合K-mean和DBSCAN的改进迭代聚类(Iterative K-mean DBSCAN,IKD)算法进行离群点检测;最后,与K-mean和DBSCAN算法相比,仿真实验结果表明基于灰色预测和KID离群点检测算法的故障检测准确率高,能够有效地实现水下机器人AUV的无监督故障诊断。