机床与液压

作者：彭浩，李维波，黄康政，高俊卓

单位：武汉理工大学自动化学院；武汉理工大学自动化学院；武汉理工大学自动化学院；武汉理工大学自动化学院

关键词：自主水下机器人（AUV）;推进系统;故障诊断;白鲸优化算法（BWO）;支持向量机（SVM）

基金：国家重点研发计划课题(2020YFB1506802)；国家自然科学基金面上项目(51977164)

自主水下机器人（AUV）作为海洋探测的重要工具，在执行复杂任务时，其推进系统的可靠性至关重要。针对AUV推进系统液压故障诊断困难、经常误判和漏判等问题，提出基于白鲸优化算法（BWO）优化支持向量机（SVM）的故障诊断算法BWO-SVM，对AUV推进系统液压故障进行智能化诊断。在AMESim中搭建AUV推进系统，然后模拟不同故障并采集相关数据，并采用BWO优化SVM的超参数，最后实现了液压故障诊断分类预测。实验结果表明：BWO-SVM能够区分不同的故障，有效诊断AUV推进系统潜在的液压故障。为了验证算法的优越性，与6种基准算法进行对比，BWO-SVM 的准确率至少提升7.35%。BWO-SVM算法在故障诊断方面具有更高的准确率，有效提升了AUV的安全性和可靠性。

来源：2025年第3期

《机床与液压》期刊编辑部

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