摘要：海洋拥有丰富的生物资源、矿产资源和水资源，随着经济发展、社会进步，人类对海洋资源的开发利用得到更深、更快地发展，作为人类目前探索海底世界的有效工具，水下机器人(Unmanned Underwater Vehicle，UUV)发挥着越来越重要的作用。但是由于海洋环境的未知性和复杂性，水下机器人在水下一旦发生故障，将会严重影响作业任务完成，若返回陆地维修又耗时耗财，因此，水下机器人故障诊断问题成为故障诊断领域研究的热点之一。本文以水下机器人传感器系统为研究对象，探讨了基于神经网络和主元分析的故障诊断方法，将BP神经网络融入到PCA信号预测模型中，神经网络主要包括学习与诊断两个过程，通过对水下传感器历史数据的学习，可以预测下一时刻的信号数据，再与PCA算法结合进行故障诊断。通过仿真实验验证了该算法的有效性。

关键字:主元分析、水下机器人传感器系统、故障诊断和分析

目录

摘要

Abstract

1 绪论-3

1.1 课题的背景与意义-3

1.2 水下机器人传感器系统-3

1.3 传感器故障诊断的方法-4

1.3.1故障诊断的基本概念-4

1.3.2 故障诊断方法的分类及概述-4

1.4 本文的主要研究内容及论文结构-4

2 主元分析法-5

2.1 主元分析法PCA基本原理-5

2.1.1 主元的定义及选取-6

2.1.2 主元个数的确定-7

2.1.3 PCA两个检测统计量-8

2.2 基于PCA的水下传感器信号预测模型-10

2.3 基于PCA信号预测模型的故障检测原理-11

2.3.1 PCA故障检测-11

2.3.2  PCA故障隔离-12

3 基于主元分析的水下传感器故障诊断模型-13

3.1  BP神经网络-13

3.2 仿真实例-14

3.3小结-20

4 总结与展望-20

4.1 总结-20

4.2 展望-21

致  谢-23