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    X（2）    43646    43646    43480    43729    43729    43811    43729    43729    43811    43977
    正常走直线时的数据如下：
    表4.2 走直线的正常数据（x（1）和x（2）的单位为cm/s*10^-4）
    序号    1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
    X（1）    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983
    X（2）    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983
    序号    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20
    X（1）    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983
    X（2）    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983    43983
     
    测试数据：
    X=
    表4.3 输入的测试数据（x（1）和x（2）的单位为cm/s*10^-4）
    序号    1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
    X（1）    45600    45576    45542    45526    45493    45476    45485    45476    45493    45493
    X（2）    43886    43878    43869    43836    43795    43754    43737    43679    43646    43646
    序号    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20
    X（1）    45509    45484    45493    45501    45526    45551    45576    45609    45609    45609
    X（2）    43637    43637    43613    43588    43579    43555    43530    43546    43555    43555
    y=wyfinal(x)

    故障状态
    y =
    0.7245    0.4849
    其中故障状态关联性为0.72，正常状态关联性为0.48
     5 结论及展望
    5.1 全文总结
    本文在国内外学者对移动机器人故障诊断研究的基础上，结合了故障树的基本概念，采用了相关领域的基本知识，通过灰色关联理论对于不同状态下移动机器人故障诊断、故障定位、故障可能性、故障的表现形式等进行了深入研究。主要研究如下：
    1．    拆卸移动机器人的硬件，分析了合时移动机器人的主要硬件结构和工作原理。通过分析模块之间的关联，罗列了所有硬件可能发生的故障
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