第6讲生物启发神经网络模型及应用11[可修改版ppt]
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神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
神经网络模型PPT课件
然而，人工神经网络却不具有这样的能 力，而可能估计出5.933或者6.007之类 的数字。换言之，如果属于定义清楚的 数学问题，却利用人工神经网络来解决， 并不妥当。人工神经网络最擅长之处， 在于复杂关系的辨认或是型态的对比。
人工神经网络的学习模式，若按照网 络神经间的联结强弱来划分类，大致 可分成三类：
表18-3
分为四组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
预测组别 最低风险 次低风险 中度风险 高度风险
最低风险
25 22 1 2
22 0 1 0
实际组别
次低风险
中度中险
35
38
34
35
0
0
1
3
0
0
34
0
0
35
0
0
高度风险
30 28 0 2
0 0 0 28
表18-4
分为三组的人工神经网络分类结果
其中每经过一次训练过程，就将模拟的 结果与实际状况作比较，将其中的差异 回馈到系统中，以调整节点的强度，如 此即能获致自我组织及自我学习的效果。 在与环境互动时，亦可调整自身的结构， 以使系统结果能接近真实状况；人工神 经网络还具有容错（fault tolerance） 的特性，若是网络中有数个单元遭到损 坏，不致影响整个网络的功能。
样本数 正确 错误 未知
预测组别 低风险 中风险 高风险
低风险
27 26 0 1
26 0 0
实际组别
中风险
70 70 0 0
0 70 0
高风险
31 31 0 0
0 0 31
表18-5 分为二组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
15
基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
12
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
18
仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
《神经网络》PPT幻灯片PPT
➢因此，类神经网络在选取启动函数时，不能够使用 传统的线性函数，通常来说会选择兼具正向收敛与 负向收敛的函数。
20
2.阶梯（step）启动函数的一般形式：
f Ij
,Ij 0 ,Ij 0
阶梯启动函数又称阈值（threshold）启动函
数。当 时1,，得0到
1
f Ij 0
,Ij 0 ,Ij 0
输入层只从外部环境接收信息，该层的每 个神经元相当于自变量，不完成任何计算 ，只为下一层传递信息。
输出层生成最终结果，为网络送给外部系 统的结果值。
13
隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层 完全用于分析，其函数联系输入层变量和 输出层变量，使其更拟合(fit)资料。
隐藏层的功能主要是增加类神经网络的复 杂性，以能够模拟复杂的非线性关系。
一个神经元 j，有阈值，从上一层连接的 神经元得到n个输入变量X，每个输入变 量附加一个链接权重w。
输入变量将依照不同权重加以合并（一般 是加权总和），链接成组合函数（ combination function），组合函数的值称 为电位（potential）；然后，启动（转换 、激活、赋活)函数（activation function） 将电位转换成输出信号。
隐藏层的多少要适当，过多容易过度拟合 。
一层加权神经元的网络称单层感知器，多 层加权神经元的网络称多层感知器（ multi-layer perceptrons）。
14
神经网络的形式：
一个 输出 元的 两层 神经 网络
15
一 个输 出元 的三 层神 经网 络
16
多个输出元的三层神经网络
17
三、神经元的结构
类神经网络可以处理连续型和类别型的数 据，对数据进行预测。
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2.阶梯（step）启动函数的一般形式：
f Ij
,Ij 0 ,Ij 0
阶梯启动函数又称阈值（threshold）启动函
数。当 时1,，得0到
1
f Ij 0
,Ij 0 ,Ij 0
输入层只从外部环境接收信息，该层的每 个神经元相当于自变量，不完成任何计算 ，只为下一层传递信息。
输出层生成最终结果，为网络送给外部系 统的结果值。
13
隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层 完全用于分析，其函数联系输入层变量和 输出层变量，使其更拟合(fit)资料。
隐藏层的功能主要是增加类神经网络的复 杂性，以能够模拟复杂的非线性关系。
一个神经元 j，有阈值，从上一层连接的 神经元得到n个输入变量X，每个输入变 量附加一个链接权重w。
输入变量将依照不同权重加以合并（一般 是加权总和），链接成组合函数（ combination function），组合函数的值称 为电位（potential）；然后，启动（转换 、激活、赋活)函数（activation function） 将电位转换成输出信号。
隐藏层的多少要适当，过多容易过度拟合 。
一层加权神经元的网络称单层感知器，多 层加权神经元的网络称多层感知器（ multi-layer perceptrons）。
14
神经网络的形式：
一个 输出 元的 两层 神经 网络
15
一 个输 出元 的三 层神 经网 络
16
多个输出元的三层神经网络
17
三、神经元的结构
类神经网络可以处理连续型和类别型的数 据，对数据进行预测。
神经网络基本介绍ppt课件
（4）突触：是神经元之间的接口（
104~105个/每个神经元）。
通过树突和轴突，神经元之间实现了信
息的传递。
15
图1 单神经元结构模型
图中 ui 为神经元的内部状态，i 为阈值，x j 为输入信号
，j 1,, n wij
uj
ui
si
数，
， 为表示从单元 到单元 的连接权系 16
上图中所示的模型可描述为：
1890年，W.James发表专著《心理 学》，讨论了脑的结构和功能。
1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数学家W.Pitts提出了描述脑神经细胞 动作的数学模型，即M-P模型（第一个 神经网络模型）。
5
1949年，心理学家Hebb实现了对 脑细胞之间相互影响的数学描述，从心理 学的角度提出了至今仍对神经网络理论有 着重要影响的Hebb学习法则。
11
神经系统的基本构造是神经元(神经细
胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息
传递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接
其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它
较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴
奋)传递给别的神经元，其末端的许多神经
末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元
。
12
树突的功能是接受来自其它神经元的 兴奋。
8
1982年，物理学家Hoppield提出了 Hoppield 神 经 网 络 模 型 ， 该 模 型 通 过 引 入能量函数，实现了问题优化求解，1984 年他用此模型成功地解决了旅行商路径优 化问题(TSP)。
1986 年 ， 在 Rumelhart 和 McCelland 等 出 版 《Parallel Distributed Processing》一书，提出了 一种著名的多层神经网络模型，即BP网络 。该网络是迄今为止应用最普遍的神经9网
神经元模型和网络结构ppt课件
p
-1
a=hardlim(n)
a=hardlim(wp+b)
硬极限传输函数
单输入hardlim神经元
图2-2 硬极限传输函数
7
a +1
0
n
-1
a
+b
-b/w
0
p
-b
a=purelin(n) a=purelin(wp+b)
线性传输函数 经元
单输入purelin神
图2-3 线性传输函数
8
a=logsig(n) a=logsig(wp+b)
satlins
logsig tansig poslin compet
10
3.多输入神经元
权值矩阵 通常，一个神经元有不止一个输入。具有R
个输入的神经元如图2-5所示。其输入p1,p2,…,pR 分别对应权值矩阵W的元素w1,1,w1,2,…,w1,R 。
输入
多输入神经元
P1
P2
W1,1
P3 .
∑n ƒ a
22
神经元层
输入
S个神经元的层
p R×1
W
S×R
1b
R
S×1
a
S×1
+
n S×1
ƒ
S
a=ƒ(Wp+b)
三层神经元
输入
第1层
第2层
第3层
p W1
R×1 S1×R
1 b1
R
S1×1
W a1
2
+ ƒ n1
S1×1
1
S2×S1
S1×1
1 b2
S1
S2×1
W a2
相关主题
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46
Edin O.等将自组织神经网络的推进器故障模式识别策略 与控制律的控制矩阵伪逆重构方法相结合，研究了开架 式无人水下机器人推进器集成故障诊断与容错控制，并 针对“FALCON”和“URIS”两种ROV水下机器人的不同推 进器结构布置，给出了水平面和垂直面容错控制实验和 仿真结果。但是在以上所有无人水下机器人推进器故障 诊断与容错控制中，均假设推进器处于正常、完全故障 或几种固定故障模式，而实际的推进器拥堵故障与外界 环境密切相关，其故障的大小是不确定的、连续变化的 ，将其简化为几种固定模式，与实际故障情况有较大差 距，也必将影响故障辨识的精度。
3
动态环境下的多AUV任务分配与自主路径规划，是根 据各个待观察的目标点位置矢量与处于不同位置（坐 标矢量）的多AUV的竞争比较，根据目标点与AUV距 离最短原则进行聚类分配，从数学本质上来说，多 AUV多任务分配也是一个聚类分析问题。因此，可以 将自组织映射SOM神经网络模型与动态环境下的多 AUV任务分配与自主路径规划这一实际问题联系起来 ，实现多AUV任务的自动分配策略。
②外部故障：它主要指水下机器人在水下工作时， 由外部复杂多变的环境引起的推进器故障。如由于 螺旋桨附着物而引起的拥堵故障(Jammed)，螺旋 桨断裂故障（完全失效）等。在这两类故障中，以 外部故障最为常见，本课题主要研究推进器外部故 障的诊断。
2
图1给出了一个多AUV多目标点任务分配示例， 为了说明的简便，这里采用二维平面作为工作空 间，在该工作空间中，红色的点代表AUV机器 人，绿色的圆圈代表目标点。此外，假定机器人 都是相同的AUV，具备基本的导航、避障和位 置识别功能，因此这里所研究的只是如何动态的 进行任务分配。即如何应用自组织SOM神经网 络进行AUV任务分配，并使其目标函数（总路 径）最小。
其具体对应关系如下：“目标点坐标位置” “SOM的输 入模式”；“具体的待分配AUV” “二维SOM的输出获 胜神经元”；竞争算法中“SOM的输入模式矢量与输出 神经元权向量距离最短” “目标点位置矢量与AUV的位 置坐标矢量距离最近”；一旦找到获胜神经元，即相当 于把具体的任务（待观察目标）分配给了具体AUV。
4
5
6
7
8
初始化SOM神经网络
目标点位置作为输入层神经元
通过竞争取得获胜神经元
计算邻域函数
调整获胜神经元及其邻域神经元的权重向量
权重改变？
否 结束
是 移动输出层神经元
9
10
11
12
1. PCA基本概念
主元分析PCA(Principal Components Analysis ）
是统计学中分析数据的一种有效的方法， 其目的是在数据空间中找一组向量尽可能 地解释数据方差，通过一个特殊的向量矩阵， 将数据从高维空间投影到低维空间，降维后保 存数据的主要信息，从而使数据更易于处理。
第6讲生物启发神经 网络模型及应用11
在多机器人系统中，经常碰到的问题是多个机器人 之间的协调与合作，如何合理的给机器人分配任务， 才能在完成任务的前提下耗能最少，是多任务分配 所要研究的主要问题。假定在一个设定的区域内随 机分布一组移动机器人，同时随机分布一组目标点， 机器人的数目与目标点的数目均不确定。每个目标 点都需要一个机器人在该点完成一定的工作。机器 人系统任务分配就是使其到达所有目标点，并使总 代价趋近于最小化。对于每个机器人来讲，其代价 由从起始点运动到目标点所走过的距离来衡量。总 代价定义为所有单个机器人代价的总和。当所有目 标点都被访问过以后，任务完成。
48
7.2 水下机器人推进器故障
水下机器人的水下运动是靠推进器来实现的，而最 普遍使用的推力装置是由驱动电机加螺旋桨组成。 推进器故障也是水下机器人系统的常见故障源之一 。推进器的故障模式主要可以分为两大类:
①内部故障：主要指推进器内部器件故障及控制器 的连接出现故障。如：电机转轴温度超限﹑控制信 号通信中断﹑总线电压下降等。
对此，此处将信息融合故障诊断技术引入推进器拥堵故 障在线辨识之中，提出基于信度分配小脑神经网络CACMAC信息融合在线故障辨识模型，利用多维信息融合 技术来提高故障辨识的精度，同时应用CA-CMAC的连续 输出特性，解决常规故障诊断方法对推进器拥000推进器布置 实验及数据采集均来源于无人开架水下机器人
13
14
15
2.PCA信号预测模型
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
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33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
7.4 水下机器人推进器故障辨识信息融合
早期，针对水下机器人推进装置的故障，只是简单的 处理为无故障和完全失效两种情况，这是相当粗糙的 。对此近年来Edin O. 和 Geoff R.等将广泛应用于飞 行容错的控制矩阵伪逆重构方法引入无人水下机器人 推进器故障诊断与容错控制之中，并将推进器故障分 为推进器不同程度的拥堵故障(jammed)及推进器完 全失效等多种故障模式，使水下机器人的推进器容错 控制更接近于系统的实际运行状态，提高了容错控制 的应用范围和控制性能；最近，一些学者研究了具有 快速收敛特性的水下机器人神经网络故障诊断模型， 并将其与水下机器人容错控制律重构相结合，提出一 种快速集成水下机器人故障诊断与容错控制方法。
OUTLAND1000。OUTLAND1000水下机器人的推 进器配置。图2为OUTLAND1000水下机器人推进器 配置图，它共有4个推进器，2个尾推(尾部水平舵推 )：控制机器人前后推进和左右转向；一个处于重心 的垂直推进器：控制机器人潜浮运动；一个侧推： 原处于机器人中间的侧面位置，正对机器人重心， 控制机器人横移，在我们实验系统中，为了配合研 究水下机器人的容错控制进行了改装，将其平移至 机器人前端距重心7公分的位置。在故障诊断实验中 ，它处于停转状态。图3是对应的尾部推进器实物图 片。
Edin O.等将自组织神经网络的推进器故障模式识别策略 与控制律的控制矩阵伪逆重构方法相结合，研究了开架 式无人水下机器人推进器集成故障诊断与容错控制，并 针对“FALCON”和“URIS”两种ROV水下机器人的不同推 进器结构布置，给出了水平面和垂直面容错控制实验和 仿真结果。但是在以上所有无人水下机器人推进器故障 诊断与容错控制中，均假设推进器处于正常、完全故障 或几种固定故障模式，而实际的推进器拥堵故障与外界 环境密切相关，其故障的大小是不确定的、连续变化的 ，将其简化为几种固定模式，与实际故障情况有较大差 距，也必将影响故障辨识的精度。
3
动态环境下的多AUV任务分配与自主路径规划，是根 据各个待观察的目标点位置矢量与处于不同位置（坐 标矢量）的多AUV的竞争比较，根据目标点与AUV距 离最短原则进行聚类分配，从数学本质上来说，多 AUV多任务分配也是一个聚类分析问题。因此，可以 将自组织映射SOM神经网络模型与动态环境下的多 AUV任务分配与自主路径规划这一实际问题联系起来 ，实现多AUV任务的自动分配策略。
②外部故障：它主要指水下机器人在水下工作时， 由外部复杂多变的环境引起的推进器故障。如由于 螺旋桨附着物而引起的拥堵故障(Jammed)，螺旋 桨断裂故障（完全失效）等。在这两类故障中，以 外部故障最为常见，本课题主要研究推进器外部故 障的诊断。
2
图1给出了一个多AUV多目标点任务分配示例， 为了说明的简便，这里采用二维平面作为工作空 间，在该工作空间中，红色的点代表AUV机器 人，绿色的圆圈代表目标点。此外，假定机器人 都是相同的AUV，具备基本的导航、避障和位 置识别功能，因此这里所研究的只是如何动态的 进行任务分配。即如何应用自组织SOM神经网 络进行AUV任务分配，并使其目标函数（总路 径）最小。
其具体对应关系如下：“目标点坐标位置” “SOM的输 入模式”；“具体的待分配AUV” “二维SOM的输出获 胜神经元”；竞争算法中“SOM的输入模式矢量与输出 神经元权向量距离最短” “目标点位置矢量与AUV的位 置坐标矢量距离最近”；一旦找到获胜神经元，即相当 于把具体的任务（待观察目标）分配给了具体AUV。
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初始化SOM神经网络
目标点位置作为输入层神经元
通过竞争取得获胜神经元
计算邻域函数
调整获胜神经元及其邻域神经元的权重向量
权重改变？
否 结束
是 移动输出层神经元
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1. PCA基本概念
主元分析PCA(Principal Components Analysis ）
是统计学中分析数据的一种有效的方法， 其目的是在数据空间中找一组向量尽可能 地解释数据方差，通过一个特殊的向量矩阵， 将数据从高维空间投影到低维空间，降维后保 存数据的主要信息，从而使数据更易于处理。
第6讲生物启发神经 网络模型及应用11
在多机器人系统中，经常碰到的问题是多个机器人 之间的协调与合作，如何合理的给机器人分配任务， 才能在完成任务的前提下耗能最少，是多任务分配 所要研究的主要问题。假定在一个设定的区域内随 机分布一组移动机器人，同时随机分布一组目标点， 机器人的数目与目标点的数目均不确定。每个目标 点都需要一个机器人在该点完成一定的工作。机器 人系统任务分配就是使其到达所有目标点，并使总 代价趋近于最小化。对于每个机器人来讲，其代价 由从起始点运动到目标点所走过的距离来衡量。总 代价定义为所有单个机器人代价的总和。当所有目 标点都被访问过以后，任务完成。
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7.2 水下机器人推进器故障
水下机器人的水下运动是靠推进器来实现的，而最 普遍使用的推力装置是由驱动电机加螺旋桨组成。 推进器故障也是水下机器人系统的常见故障源之一 。推进器的故障模式主要可以分为两大类:
①内部故障：主要指推进器内部器件故障及控制器 的连接出现故障。如：电机转轴温度超限﹑控制信 号通信中断﹑总线电压下降等。
对此，此处将信息融合故障诊断技术引入推进器拥堵故 障在线辨识之中，提出基于信度分配小脑神经网络CACMAC信息融合在线故障辨识模型，利用多维信息融合 技术来提高故障辨识的精度，同时应用CA-CMAC的连续 输出特性，解决常规故障诊断方法对推进器拥000推进器布置 实验及数据采集均来源于无人开架水下机器人
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2.PCA信号预测模型
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7.4 水下机器人推进器故障辨识信息融合
早期，针对水下机器人推进装置的故障，只是简单的 处理为无故障和完全失效两种情况，这是相当粗糙的 。对此近年来Edin O. 和 Geoff R.等将广泛应用于飞 行容错的控制矩阵伪逆重构方法引入无人水下机器人 推进器故障诊断与容错控制之中，并将推进器故障分 为推进器不同程度的拥堵故障(jammed)及推进器完 全失效等多种故障模式，使水下机器人的推进器容错 控制更接近于系统的实际运行状态，提高了容错控制 的应用范围和控制性能；最近，一些学者研究了具有 快速收敛特性的水下机器人神经网络故障诊断模型， 并将其与水下机器人容错控制律重构相结合，提出一 种快速集成水下机器人故障诊断与容错控制方法。
OUTLAND1000。OUTLAND1000水下机器人的推 进器配置。图2为OUTLAND1000水下机器人推进器 配置图，它共有4个推进器，2个尾推(尾部水平舵推 )：控制机器人前后推进和左右转向；一个处于重心 的垂直推进器：控制机器人潜浮运动；一个侧推： 原处于机器人中间的侧面位置，正对机器人重心， 控制机器人横移，在我们实验系统中，为了配合研 究水下机器人的容错控制进行了改装，将其平移至 机器人前端距重心7公分的位置。在故障诊断实验中 ，它处于停转状态。图3是对应的尾部推进器实物图 片。