マルチモデル法に基づく移動ロボットの内界センサ系の故障診断 : Variable Structure Interacting Multiple-Model法によるハード/ノイズ故障の診断(機械力学,計測,自動制御)
マルチモデル法に基づく移動ロボットの内界センサ系の故障診断 : Variable Structure Interacting Multiple-Model法によるハード/ノイズ故障の診断(機械力学,計測,自動制御)
复制标题
基于多模型方法的移动机器人内部传感器系统故障诊断：利用变结构交互多模型方法进行硬/噪声故障诊断（机械动力学、测量、自动控制）
DOI：
10.1299/kikaic.69.172
复制
发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
史憲 大場
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
雅文 橋本;洋之 川島;史憲 大場
提出了一种基于多模型的移动机器人内部传感器硬噪声故障检测与诊断方法。对每个传感器的三种系统模式（正常模式、硬失效模式和噪声失效模式）进行了建模。三种系统模式的变化也被建模为以概率方式从一种模式切换到另一种模式。基于一组卡尔曼滤波器估计模态概率和传感器输出，并有效地相互作用。为了提供更好的故障决策，模型集根据机器人的运动进行切换。在变结构交互多模型（VSIMM）算法的基础上，提出了故障检测与诊断（FDD）算法。FDD算法被整合到我们的移动机器人的航位推算系统中，该系统具有五个内部传感器（四个车轮编码器和一个偏航速率陀螺仪）。实验结果表明，FDD算法能对传感器进行正确的故障判断，航位推算系统能在传感器故障情况下实现机器人的鲁棒自定位。
This paper proposes a multi-model based approach to detection and diagnosis of hard/noise failures of internal sensors in mobile robot. Three system modes (normal mode, hard failure mode, and noise failure modes)of each sensor are modeled. Changes of the three system modes are also modeled as switching from one mode to another in a probabilistic manner. The mode probabilities and sensor outputs are estimated based on a bank of Kalman filters, and they are interacted with each other effectively. To provide better fault decision, the model sets are switched according to the robot motion. The proposed fault detection and diagnosis (FDD) algorithm is formulated based on the variable structure interacting multiple-model (VSIMM) algorithm. The FDD algorithm is incorporated into a dead-reckoning system of our mobile robot with five internal sensors (four wheel-encoders and a yaw-rate gyro). Experimental results show that the FDD algorithm gives the correct fault decision of the sensors and the dead-reckoning system allows the robust self-localization of the robot subject to sensor failures.