水面机器人机舱设备预测维护系统研究与设计

作     者：乔大雷 戴立坤 邹玉娟 QIAO Da-lei;DAI Li-kun;ZOU Yu-juan

作者机构：江苏海事学院信息工程学院江苏南京211100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 

基　　金：江苏海事学院2017年度重点课题(2017KJZD-02) 江苏省大学生创新创业训练计划项目(201712679009Y) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2018年第6期

页      码：270-272页

摘      要：水面机器人是继无人驾驶汽车、无人机后的工业界、学术界的又一关注热点,机舱作为水面机器人的控制和运行中枢,要求具备高度的智能化和自治化。基于边缘计算模式设计和实现了水面机器人机舱预测性维护系统,该系统具有机舱运行参数实时感知、故障诊断,估计剩余寿命,进而开展预测性维护的功能。论文给出基于边缘计算的预测性维护系统体系结构设计,以NVIDIA Tegra Parker深度学习Soc为核心的边缘网关架构设计,基于GRU门控循环单元神经网络学习算法的故障诊断、剩余寿命预测方法及预测性维护实现思路,最后在NASA的PCo E发动机退化模拟数据集上验证了系统设计的可行性及预测算法的有效性。

主 题 词：水面机器人 智能机舱 边缘计算 预测性维护 GRU深度学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2018.06.072

馆 藏 号：203289790...