论文部分内容阅读
针对移动机器人存在的8种故障模式（1种正常模式和7种故障模式），引入粒子滤波器算法，用于解决移动机器人系统（包括离散故障状态和连续状态）故障诊断和预测问题。基于粒子滤波器的故障诊断和预测算法通过一组带权值的粒子来估计系统的状态，并计算故障状态的分布情况和故障发生的概率，以此判断是否发生故障以及所发生的故障类型。仿真结果表明，该方法能有效地诊断和预测移动机器人的故障模式。