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基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法
引用本文:徐国平,田蔚风,金志华.基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法[J].航天控制,2007,25(3):88-90.
作者姓名:徐国平  田蔚风  金志华
作者单位:上海交通大学信息检测技术与仪器系,上海,200240
摘    要:针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.

关 键 词:统计参数分析  RBF神经网络  故障诊断  动调陀螺仪  基于统计  参数分析  神经网络  动调陀螺  故障诊断  诊断方法  RBF  Neural  Network  Analysis  Parameter  Statistical  Based  Method  诊断结果  能力  自学习  自适应  建模  运用  提取  实验
文章编号:1006-3242(2007)03-0088-03
修稿时间:2006年9月11日

A Fault Diagnosis Method for DTGs Based on Statistical Parameter Analysis and RBF Neural Network
Xu Guoping,Tian Weifeng,Jin Zhihua.A Fault Diagnosis Method for DTGs Based on Statistical Parameter Analysis and RBF Neural Network[J].Aerospace Control,2007,25(3):88-90.
Authors:Xu Guoping  Tian Weifeng  Jin Zhihua
Abstract:Fault diagnosis of gyroscopes plays a critical role in inertial navigation system for higher reliability and precision.In this paper,the statistical parameter analysis,a kind of time domain analysis approach for vibration signal,is introduced and a fault diagnosis method based on the statistical parameter analysis and RBF neural network is proposed for dynamically tuned gyroscopes(DTG).This method first employs the statistical parameter analysis to compute a set of statistical parameters of vibration signal,with which the RBF neural network is then constructed to train and identify the working state of the DTG.The experimental results verify that the proposed diagnostic model can simply and effectively extract the state feature of DTG and is reliable and practical.
Keywords:Statistical parameter analysis  RBF neural network  Fault diagnosis  Dynamically tuned gyroscope
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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