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面向火箭结构健康监测,提出了一种基于深度学习的损伤检测方法,直接将多个通道的振动数据作为输入,并基于由长短时记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory Networks)和残差卷积神经网络ResNet(Residual Convolutional Neural Networks)组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于,首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征,减轻了由某些通道信号缺失带来的影响,再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征,提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗,并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练,训练结果表明,LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能,损伤检测精度更高。 相似文献
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《遥测遥控》2016,(5)
针对北斗/捷联惯导组合导航,提出一种基于人工蜂群ABC(Artificial Bee Colony)算法的反向传播BP(Back Propagation)神经网络算法。首先,在北斗卫星导航系统接收机正常接收信号时,将捷联惯性导航解算信息(速度、位置)作为网络输入,卡尔曼滤波输出信息(速度、位置校正量)作为网络输出,对ABCBP神经网络进行在线训练,建立ABCBP神经网络的映射数学模型。然后,在北斗卫星导航系统接收机信号失效情况下,将惯性导航解算信息作为网络输入,利用建立好的ABCBP神经网络预测输出校正量信息,以此来校正捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)。最后,通过飞机飞行半物理仿真实验验证该算法的性能。仿真结果表明,ABCBP神经网络算法在定位精度方面具有更加优越的性能。 相似文献
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针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。 相似文献
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针对无线蜂窝系统下行链路信道SINR预测方法存在的只能对单一信道参数场景进行一步预测、预测误差较大等不足,根据信道参数变化场景下SINR序列相关性的变化,对长短期记忆网络(LSTM)和前馈神经网络(FNN)进行结构化组合,提出一种基于LSTM-FNN预测模型的SINR预测方法,并通过预训练-全局训练策略和迭代调优策略对组合网络进行较好地训练。仿真实验表明,LSTM-FNN模型相比于传统的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和单一FNN、LSTM网络,在信道参数变化场景下具有更好的SINR预测性能,且时间复杂度的增加在可接受范围内。 相似文献
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针对某液体火箭发动机地面试车启动过程中故障样本数据稀少、故障预测和故障部件定位等问题,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和长短时记忆网络的故障预警方法。首先,搭建了液体火箭发动机系统仿真模型,采用参数故障注入方法获取启动阶段的正常/故障样本;其次,通过卷积神经网络从输入样本中捕获局部特征,利用长短时记忆网络从特征中提取时序特征,进而预测出监测参数的潜在变化趋势;最后,基于故障诊断模型定位故障部件,实现发动机启动过程的故障预警。实验结果表明,该方法能够有效地对该火箭发动机启动阶段故障进行预警,具有工程应用价值。 相似文献
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为探索适用于涂层型自润滑关节轴承的寿命预测和可靠性评估方法,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的轴承剩余寿命预测模型。首先利用CNN对关节轴承的摩擦扭矩信号进行失效特征提取,然后将通过主成分分析(PCA)和滤波处理后的扭矩信号输入LSTM神经网络中进行训练,得到涂层型自润滑关节轴承寿命预测模型,可实现对轴承剩余寿命的准确预测。最后,基于加速寿命试验数据,采用两参数Weibull分布模型对涂层型自润滑关节轴承的服役可靠性进行评估,结果表明涂层型自润滑关节轴承在轻载低频工况下能够维持在高可靠性水平(90%)下进行长时间稳定服役。 相似文献
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一种组合预测模型在导弹惯性器件故障预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于神经网络的组合预测模型,并将其应用于导弹惯性器件的故障预报。该模型利用神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重,实现不同模型组合的非线性拟合,从而提高了预测的精度。同时,利用Natlab6.5神经网络工具箱编程,模型结构简单、收敛速度快。算例结果表明,该组合预测模型简捷、实用,在故障预报中具有广泛的应用前景。 相似文献
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针对目前基于统计学方法对卫星及其关键部件进行剩余寿命预测时普遍存在的建模困难、预测精度不高等问题,为更快速、更精确地预测在轨运行卫星关键零部件的剩余使用寿命(RUL),选取时序数据特征提取能力较强的门控循环单元(GRU)网络构建RUL预测模型。在模型构建时,除了利用卫星遥测数据之外,还将反映卫星通信质量的统计类数据添加到模型中;同时,为进一步提高GRU模型的预测精度,将卷积神经网络(CNN)与GRU融合。最后,以某型号卫星的天线转发器这一关键部件作为研究对象,通过模型预测结果的评价对比,验证CNN-GRU预测模型的RUL预测精度相比GRU模型的有明显提升。 相似文献
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为了缩短半球谐振陀螺仪寿命实验周期,降低实验成本,提出了一种针对漂移数据的残差修正ARGM(1,1)(Autoregressive GM(1,1))寿命预测方法。该方法利用神经网络与支持向量机中的自回归方式改进灰色模型,提高了模型的自适应能力,增强了模型的学习能力与预测能力,降低了模型回归学习的时间消耗和数据量要求,提高了预测效率。采用小波包络分析预处理某型号半球谐振陀螺仪的漂移数据,利用提出的预测方法对处理后的数据进行长周期预测,并结合灰色关联分析方法,分析失效阶段并最终预测出半球谐振陀螺仪的寿命。实验表明,残差修正ARGM(1,1)模型对半球谐振陀螺仪漂移数据的长期预测精度高于传统GM(1,1)模型、BP神经网络与支持向量机,结果也表明了研究方法的正确性和有效性。 相似文献
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针对卫星姿态控制系统存在闭环控制,外部干扰强,进而影响故障诊断准确性和实时性的问题,提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法。首先,采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据,进行特征提取。随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集,建立基于随机森林算法的故障诊断模型。利用生成的随机森林模型,对实时输入输出数据进行分类,实现卫星姿态控制系统的故障诊断。利用卫星姿态控制系统半物理仿真平台的数据进行实验,对比实验结果表明:本文所提方法可以实现故障高精度分离,并具有更好的实时性,适用于卫星姿态控制系统的故障诊断问题。 相似文献
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随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。 相似文献
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提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报。通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值方法构建预测模型的训练集,由此构造用于预测BC值的LSTM模型预测BC,再采用高精度轨道外推动力学模型配合预测BC值预报再入时刻,结果表明基于LSTM模型预测BC的空间碎片再入时刻预报方法是可行的,在95%的置信度内,90天以上的再入时刻预报精度小于10%,30天预报精度小于8%。 相似文献
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在航天应用中,低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果,降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型,可有效处理缺失时序数据,并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法,MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练,对传统门控循环单元结构进行了改进,增加了两个新变量:掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入,衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性,还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明,MR-GRU模型准确率优于传统模型。 相似文献
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一种可检测和改正微小慢变伪距偏差的新RAIM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在卫星导航系统各种应用场合中,漫反射多路径效应、通道一致性、大气 延迟改正模型不精确等多种因素将导致伪距观测量出现微小慢变偏差,使导航接收机的定位 精度下降。传统的接收机自主完好性监测(RAIM)方法基于单历元“快照”处理,检测性能 依赖于故障卫星伪距偏差,故在检测微小伪距偏差时存在局限性。提出了一种基于多历 元积累检测量的新RAIM方法,增大了积累后奇偶矢量的等效伪距偏差,提高了对微小慢变伪 距偏差的检测性能,同时还给出了估计与改正伪距偏差的方法。理论分析和仿真结果表明, 该方法积累10个历元即可显著改善对微小慢变伪距偏差的检测性能,经过伪距偏差改正后定 位精度提高。
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