基于模态分解的运载火箭惯性器件故障诊断方法

发布时间：2023-01-28 10:09

　　针对运载火箭电气系统部分缓变输出故障识别困难的现状,以捷联惯组输出为例,提出了一种基于数据驱动的故障实时诊断方法。该方法利用模态识别算法将指定的惯组输出数据分解为多个模态分量,然后通过频率判别法实现模态分量的自适应选择,并将模态分量映射为故障特征向量,最后采用概率神经网络定义故障分类器,从而形成对故障的可信诊断能力。仿真结果表明,该方法能够在不涉及设备工作原理前提下实现对多种故障类型的诊断,平均正确率在85%以上,可作为常规诊断方法的有益补充。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 故障诊断方案
2 故障诊断原理
    2.1 监督训练学习
        2.1.1 自适应故障模式识别
        2.1.2 特征向量构造
        2.1.3 故障诊断网络
    2.2 自适应故障诊断
3 惯组故障分析
4 基于数据驱动的惯组故障诊断
    4.1 故障数据仿真
    4.2 诊断效果
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]人工神经网络及其与小波变换的结合在示波测定中的应用研究[D]. 张军.西北大学 2000



本文编号：3732480