弹复性机器人是指能快速准确的检测到自身发生故障的位置和类型,并能自发的实施相应的故障修复策略以达到继续完成给定的任务或实现原定功能的一类机器人。弹复性机器人在很大程度上提高了机器人的自动智能化水平,并且大大延长了机器人的工作寿命,已经成为机器人领域的热点研究方向。机器人能快速准确的检测出发生故障的位置并识别故障类型是它实施故障修复策略的前提条件,机器人的故障检测与诊断技术是机器人实现弹复性功能的基础。针对弹复性机器人的故障检测问题,本文根据基于数学多模型的故障检测方法,并以两自由度机械手为对象进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。本文首先基于拉格朗日方程,推导了n自由度可重构模块机器人的动力学方程,给出了普遍适用的可重构模块机器人的动力学方程。随后,以机器人的动力学方程为基础,无色卡尔曼滤波算法为核心,建立一套基于数学模型的多模型性故障检测与诊断算法。该方法同时采用多个无色卡尔曼滤波器对机器人系统的真实状态进行实时的跟踪估计,运用广义伪贝叶斯估计对多个滤波器的估计结果进行信息融合。每个滤波器对应不同的故障模式,根据滤波器的输出结果判定机器人系统目前所处于的模式,完成机器人的故障检测与诊断。本文以最基本的两自由度机器人为例,在Matlab仿真平台上,编制了整套的故障检测与诊断Simulink程序,进行了完整的故障检测与诊断的仿真实验,有力的验证了本文提出的基于无色卡尔曼滤波的多模型故障检测方法的可行性与有效性。