【摘 要】
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水面机器人是继无人驾驶汽车、无人机后的工业界、学术界的又一关注热点,机舱作为水面机器人的控制和运行中枢,要求具备高度的智能化和自治化。基于边缘计算模式设计和实现了
【机 构】
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江苏海事学院信息工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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江苏海事学院2017年度重点课题（2017KJZD-02）, 江苏省大学生创新创业训练计划项目（201712679009Y）
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水面机器人是继无人驾驶汽车、无人机后的工业界、学术界的又一关注热点,机舱作为水面机器人的控制和运行中枢,要求具备高度的智能化和自治化。基于边缘计算模式设计和实现了水面机器人机舱预测性维护系统,该系统具有机舱运行参数实时感知、故障诊断,估计剩余寿命,进而开展预测性维护的功能。论文给出基于边缘计算的预测性维护系统体系结构设计,以NVIDIA Tegra Parker深度学习Soc为核心的边缘网关架构设计,基于GRU门控循环单元神经网络学习算法的故障诊断、剩余寿命预测方法及预测性维护实现思路,最后在NASA的P
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