装备无损检测与健康监测技术专刊（二）测控技术２０２３年第４２卷第６期收稿日期：２０２２－０８－２２基金项目：中国科学院空间科学战略性先导科技专项资助（ＸＤＡ１５０２０３０５０５）；机器人学国家重点实验室自主课题资助（２０１９Ｚ０６）引用格式：张伟，刘恩雨，高升．基于贝叶斯网络的水下ＡＵＶ健康管理方法［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（６）：９９－１０４．ＺＨＡＮＧＷ，ＬＩＵＥＹ，ＧＡＯＳ．ＡＵＶＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（６）：９９－１０４．基于贝叶斯网络的水下ＡＵＶ健康管理方法张伟１，２，刘恩雨１，２，３，高升１，２（１．中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，辽宁沈阳１１００１６；２．中国科学院机器人与智能制造创新研究院，辽宁沈阳１１０１６９；３．沈阳理工大学自动化与电气工程学院，辽宁沈阳１１０１６８）摘要：随着自主式水下航行器（ＡＵＶ）系统不断向自动化、智能化方向发展，系统结构和功能也越来越复杂。针对ＡＵＶ健康管理系统中未能充分挖掘多源数据中隐含的有效信息的缺点，提出了基于朴素贝叶斯网络的ＡＵＶ健康管理方法。首先，采用朴素贝叶斯网络与数据结合的方式构建ＡＵＶ的健康管理系统；其次，计算该系统各部件和子系统的健康指标，并对整体健康情况进行评估；最终，输出ＡＵＶ系统的健康状态和寿命指标结果，得到ＡＵＶ系统的健康指标。利用ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ和ＭＡＴＬＡＢ作为仿真平台实现该方法并对结果进行验证，实验结果表明，该方法可以实现对不同健康程度的量化分析和表达，可确保ＡＵＶ健康长久地运行。关键词：ＡＵＶ；健康管理；数据结合；贝叶斯网络中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ文章编号：１０００－８８２９（２０２３）０６－００９９－０６ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２２．１１．３２８ＡＵＶＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋＺＨＡＮＧＷｅｉ１牞２牞ＬＩＵＥｎｙｕ１牞２牞３牞ＧＡＯＳｈｅｎｇ１牞２牗１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏｂｏｔｉｃｓ牞ＳｈｅｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ牞ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉ...
