广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究
发布时间:2023-08-26 02:30
针对冗余捷联惯导的故障诊断问题,研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下,仅通过传感器之间的冗余关系,利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明,利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障,还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
0 引言
1 GRNN网络模型
2 故障诊断算法
2.1 GRNN网络训练
2.2 故障诊断过程
3 仿真验证
3.1 数据提取和分析
3.2 分析
(1)单陀螺出现故障
(2)多陀螺同时出现故障
4 结论
本文编号:3843777
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0 引言
1 GRNN网络模型
2 故障诊断算法
2.1 GRNN网络训练
2.2 故障诊断过程
3 仿真验证
3.1 数据提取和分析
3.2 分析
(1)单陀螺出现故障
(2)多陀螺同时出现故障
4 结论
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