基于可在线微调混合神经网络的水下机器人故障诊断方法

本发明涉及水下机器人技术，旨在提供一种基于可在线微调混合神经网络的水下机器人故障诊断方法。包括：先将采集到的水下机器人航行过程中的状态数据进行归一化处理，然后输入深度卷积神经网络进行时空特征提取；通过泊松编码方式将输出的数据组合转换为脉冲序列，作为脉冲神经网络的输入；对脉冲神经网络中神经元的激发数量进行统计，根据与之匹配的故障标记类型确定并输出故障诊断结果；在整个诊断过程中保持深度卷积神经网络的参数固定不变，并基于脉冲神经网络模型的非监督自适应更新以实现整体混合网络模型的在线微调。本发明适于水下机器人数据低频采样，提高了故障诊断的准确性；模型能够根据实际工况动态调整，提升了诊断的环境适应性。