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基于神经网络在线建模的非线性动态系统中传感器故障检测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
本文提出一种基于神经网络在线建模的动态非线性系统中传感器故障检测方法,它首先利用神经网络在线建立动态非线性系统的超前一步预测模型,然后利用神经网络对传感器的预测输出和传感器实际输出之差与一预定阈值比较以检测传感器故障。本文的优点是可以检测多个传感器故障,同时由于采用在线学习方式,非常适于航天器自主系统传感器故障检测的需要。此外,故障检测阈值的选取也比较简单。为了验证本文方法,仿真了一控制系统中同时发生漂移故障的两个传感器故障检测过程。结果表明,方法十分有效。 相似文献
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神经网络在火箭容错控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
利用解析冗余思想和神经网络的非线性映射能力,提出了基于神经网络的故障检测和容错控制框架,以此实现解析冗余,并将其应用于火箭稳定回路容错控制设计,仿真研究表明,该方案设计思想正确.具有一定的实用价值。 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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针对传统云量预测模型应用于高分辨率卫星影像云量时间序列数据时存在的实用性差、拟合效果差及预测结果准确度低的问题,提出了一种基于双树复小波分解的云量时间序列组合模型预测方法。该方法利用DT-CWT分解的方法提取出云量时间序列的低频趋势信息和高频随机信息,对低频和高频序列分别应用时间序列分析与Elman神经网络的预测方法,然后将两个序列的预测结果重构得到最终的云量预测结果。实验结果表明,应用双树复小波分解的低频信息可以更好的反应云量变化趋势,高频信息也可以更好的保留云量变化的随机信息。该方法预测结果的平均绝对误差和均方根误差相比传统预测模型均有所减小,预测准确度有所提高,能够更好的拟合高分辨率卫星云量时间序列的变化规律。在卫星成像任务规划时将云量预测的结果作为参考信息,选择云量覆盖较小的时间窗口,可以获取更高品质的卫星有效成像数据。 相似文献
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基于神经网络的非线性结构有限元模型修正研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的动态有限元模型修正方法几乎都是建立在线性假设基础之上,修正中利用固有频率等线性系统特征量。工程中,真实的结构振动系统都是非线性的。虽然在许多情况下,线性化假设获得的结果能够较为准确地反映真实系统的特性。但是,在结构的非线性特征较为明显时,必须考虑非线性因素,这时,现有的模型修正方法将不再适用。现以非线性梁为研究对象,采用基于神经网络的修正方法探索了非线性结构的有限元模型修正问题。仿真研究中利用有限元分析的响应数据训练神经网络。修正结果表明,包括非线性弹簧刚度系数在内的三个设计参数修正后误差均在1%以内。说明基于神经网络的有限元模型修正方法适用于解决非线性结构的有限元模型修正问题。 相似文献
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针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。 相似文献
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附加周期和神经网络补偿的实时钟差预报模型 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到多项式模型拟合残差中仍存在显著周期信号及其他系统误差影响,提出构建一种多项式结合周期项与BP神经网络的北斗(BDS)超快速钟差预报模型,并利用实测超快速钟差数据进行算法测试验证。数值算例结果显示:利用本文模型得到的北斗超快速钟差产品,相比国内iGMAS超快速钟差产品(ISU)与德国地学中心超快速钟差产品(GBU),预报精度在3 h,6 h,12 h和24 h四个方面分别提升了26.14%,16.46%,12.68%和 10.58% 及10.34%,13.85%,8.17%和14.41%。 相似文献
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针对大规模星座轨道预报存在卫星数量多、摄动方程强非线性等难题,提出一种基于平均速率矩阵的多星同步快速轨道预报算法。该算法首先基于哈密顿力学理论建立了二阶带谐项摄动下的轨道动力学模型,其次,利用无奇异轨道根数提出了一种近圆无奇异解析轨道预报模型,并基于Fourier-Bessel级数理论消除真近点角使模型只含有平近点角,简化预报计算过程,在此基础上,基于矩阵理论构造了多星轨道同步预报算法,实现多星轨道同步快速预报。以“星链”卫星星座为例进行仿真,结果表明:提出的方法能够将计算速度提高一个数量级,7天的轨道预报误差小于2.7 km。 相似文献
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基于过程神经网络的热平衡温度预测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为缩短航天器热平衡试验周期,以降低航天器研制成本,提出了一种基于过程神经网络的热平衡温度预测模型。为简化该模型的学习过程,提出了一种基于正交基函数展开的基本学习算法,利用基函数的正交性不仅可以简化模型中的时间累积运算过程,而且能提高模型对解决实际问题的适应性。同时,为增强模型的外推预测能力,在基本学习算法的基础上给出了一种基于新增样本的学习算法,使模型既能对新增样本进行快速学习又不损失对原有样本的记忆。实际应用表明,该预测模型能够利用某型号卫星热平衡试验中某监测点进入稳定工况后40小时内的试验数据提前42.5—68小时获得该监测点的极限热平衡温度。 相似文献
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针对卫星陀螺仪故障检测中存在的冗余依赖、微小故障覆盖问题,提出一种基于长短时神经网络(LSTM)的故障检测方法。首先对卫星陀螺仪建模,考虑到卫星姿态控制回路对陀螺仪微小故障覆盖影响,利用半物理仿真平台采集陀螺仪正常与故障数据;然后使用部分正常数据训练LSTM神经网络,使得网络具有预测陀螺仪输出的能力,并将另一部分正常数据输入到训练好的网络模型,得到预测误差,进一步设定故障阈值;最后,将测试数据输入提出的故障检测模型,仿真验证其时效性和准确性。结果表明,在采样频率为10Hz时,对于陀螺仪的卡死、噪声以及偏差故障,基于LSTM神经网络的故障检测模型能在故障发生2s内检测出故障,并达到了98.9%的准确率。 相似文献
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针对航天器轨道偏差传播问题,提出一种高斯和模型与状态转移张量结合的预报方法。该方法使用多个子高斯分布加权拟合状态偏差分布,再以高阶状态转移张量分别预报每个子高斯分布,以捕获偏差分布的非高斯性,减小预报误差。将其应用到航天器二体轨道问题中,对比分析不同方法的预报结果。仿真结果表明,该方法可以逼近Monte Carlo仿真的预报精度,并显著提高计算效率,对长时间预报问题,效率提高可达数十倍。该方法面向一般的非线性系统状态偏差预报问题,尤其在长时间仿真预报时兼具很好的精度和计算效率。 相似文献
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在CDMA系统中,多用户检测技术是提高系统容量,减少用户间干扰的关键。非线性多用户检测包括干扰消除和神经网络检测技术。其中干扰消除检测是对不同用户独立进行MAI估计,然后从接收信号中减去对该用户而言的部分或全部MAI;多用户检测从本质上看是一个组合优化问题,所有解决组合优化的算法原则上均可适用于多用户检测,其中基于神经网络的解组合优化方法当然也适用于多用户检测。本文论述了几种非线性多用户检测器的基本原理及其特点。 相似文献
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利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 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