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由于水下环境的未知性和复杂性,水下机械臂一旦发生故障,将会严重影响任务的完成。因此,水下机械臂故障诊断问题成为研究热点之一。论文以水下机械臂为研究对象,将自组织模糊小脑模型关节控制器神经网络(Self-Organizing Fuzzy Cerebella Model Articulation Controller,SOFCMAC)融入到主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)信号预测模型中。通过对历史数据的学习,预测下一时刻的信号数据,再与PCA算法结合进行机械臂故障