10.3969/j.issn.1672-5468.2021.02.001
一种AGV故障诊断方法
自动导引车(AGV)被广泛地应用于各个行业的柔性搬运工作中,针对AGV故障诊断应用需求的日益提升,提出了一种AGV故障诊断方法.首先,利用一组卡尔曼滤波器对AGV运动状态进行预测,提取预测残差对应的马氏距离作为故障特征;然后,利用混合粒子群算法优化BP神经网络的初始权值及阈值,根据故障特征输入数据给出最终诊断结果.通过AGV在正常和故障状态下的实验数据,验证了所提出算法的有效性.
故障诊断、卡尔曼滤波器、预测残差、BP神经网络
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TP183(自动化基础理论)
2021-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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