arXiv cs.RO· Johnny Garcia, Nicolas Salguero, Naveed Iqbal, Brahim Brahmi, Ramy Rashad·· 2 小时前AI 评分53
SHAPE：面向平坦端口哈密顿机械系统的能量故障检测与隔离框架
Energy-Based Fault Detection and Isolation Framework for Flat Port-Hamiltonian Mechanical Systems
AI 导读
论文提出基于能量的故障诊断框架 SHAPE，结合端口哈密顿变量与微分平坦性，从规划运动生成标称功率参考，无需专用动态观测器即可构造机械端口功率残差。在模型预测控制下的六自由度 Kinova 机械臂仿真中，SHAPE-CWT 在 3000 次留出测试上平均准确率为 84.69%，扭矩残差为 81.67%，广义动量观测器为 97.17%。作者指出严重程度激励剖面与离线速度扰动会限制该方法的诊断能力。
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