基于神经网络的光纤陀螺故障诊断技术研究

发布时间：2020-06-03 00:17

【摘要】：光纤陀螺是一种常见于多种惯性导航系统中的中高精度的角速度传感器,是惯性导航系统的核心元件之一,尤其在军事和航天上拥有广泛的应用。随着我国军事现代化的不断发展,保证光纤陀螺高性能的同时具有良好的可靠性是所必需的。因此光纤陀螺的故障诊断具有十分重要的意义。光纤陀螺在生产、测试、装备的过程中会产生大量的数据,这些数据间通常隐含着大量尚未挖掘出的信息,充分利用这些数据可以提高光纤陀螺故障诊断技术的水平。神经网络是目前全球研究的热门领域,它被广泛地应用于各行各业之中。本文研究了基于神经网络的光纤陀螺故障诊断技术,并实现了基于神经网络的光纤陀螺故障诊断算法。本文以光纤陀螺为研究对象,针对光纤陀螺故障数据难以获取的情况,研究了光纤陀螺的物理模型和光纤陀螺工作中存在的随机噪声,建立了光纤陀螺的数字模型,同时分析了光纤陀螺故障输出信号的5种类型,基于光纤陀螺的数字模型生成了光纤陀螺故障的仿真数据,解决了数据集的获取问题。针对光纤陀螺故障数据特征提取的问题,研究了小波变换、小波包分解重构算法,根据光纤陀螺故障信号的特点选择db4小波作为小波基函数对故障信号进行3层小波包分解,提取不同频段的能量信息作为特征向量。针对小波包分解后各种故障类型区分度不够高的问题,提出了基于均值比例放大的改进方法,增加了不同故障类型数据的特征向量的区分度,解决了光纤陀螺故障数据的预处理问题。针对多层神经网络的有效训练问题,研究了误差反向传播算法,分析了不同损失函数、目标函数、激活函数和多种超参数优化方法的优缺点。对卷积神经网络的原理进行了研究,针对光纤陀螺故障信号的特点,提出了使用深度前馈神经网络和卷积神经网络的依据,选取了合适的超参数优化算法。针对光纤陀螺的故障诊断,设计并实现了基于深度前馈神经网络的故障诊断算法,分析了sigmoid激活函数造成神经网络过拟合的原因,使用了Dropout方法提高了算法的泛化性能,解决了梯度消失问题。针对部分故障数据诊断错误的问题,提出了加入卷积神经网络的改进方法,并使用Tensorflow进行了实现,证明了加入卷积神经网络可以有效地提升故障诊断的准确率。
【图文】：

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文lue 公司曾为法国的多枚卫星提供 Astrix 200 系列光 0.002°/h。它生产的高精度四轴光纤陀螺的偏置法国海军舰艇广泛采用。在 2014 年，它推出了使用光纤陀螺，偏置不稳定性低至 4.7×10-6°/h[6]。Optolink 公司的光纤陀螺性能也十分强大，，在 2018号的最新光纤陀螺，偏置不稳定性小于 8×10-6°/h，图5000 型号光纤陀螺[7]。

图 2-1 Sagnac 效应原理 所示，设光纤环上一点 M 为两束光束的共同出发点发射两束光束，同时光纤环以角速度 顺时针转动束 和逆时针光束 。设光在真空中的传播速折射率为 ，如果光纤环相对于惯性空间没有转动 。此时由于光纤环相对于惯性空间以角速度 顺应，使用不同惯性参考系之间的洛伦兹变换公式惯性坐标系 中 轴的坐标；
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212;TP183

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本文编号：2693991