系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2007年
16期
3852-3855
,共4页
故障诊断%卡尔曼滤波%神经网络%组合导航
故障診斷%卡爾曼濾波%神經網絡%組閤導航
고장진단%잡이만려파%신경망락%조합도항
传统的χ2检验法通过比较先验信息与量测信息进行故障检测,当先验信息所依赖的模型出现错误时将无法进行有效的故障检测和故障隔离.提出利用神经网络的方法结合χ2检验法进行故障诊断,训练神经网络来跟踪系统模型,则正确的先验信息保存在训练好的神经网络中,系统模型输出与网络模型输出之差作为故障诊断的依据.针对INS/GPS组合导航系统进行算法仿真,该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作.
傳統的χ2檢驗法通過比較先驗信息與量測信息進行故障檢測,噹先驗信息所依賴的模型齣現錯誤時將無法進行有效的故障檢測和故障隔離.提齣利用神經網絡的方法結閤χ2檢驗法進行故障診斷,訓練神經網絡來跟蹤繫統模型,則正確的先驗信息保存在訓練好的神經網絡中,繫統模型輸齣與網絡模型輸齣之差作為故障診斷的依據.針對INS/GPS組閤導航繫統進行算法倣真,該算法能夠快速、準確地判斷繫統故障源,通過故障隔離和繫統重構,使繫統在故障情況下依然保持正常工作.
전통적χ2검험법통과비교선험신식여량측신식진행고장검측,당선험신식소의뢰적모형출현착오시장무법진행유효적고장검측화고장격리.제출이용신경망락적방법결합χ2검험법진행고장진단,훈련신경망락래근종계통모형,칙정학적선험신식보존재훈련호적신경망락중,계통모형수출여망락모형수출지차작위고장진단적의거.침대INS/GPS조합도항계통진행산법방진,해산법능구쾌속、준학지판단계통고장원,통과고장격리화계통중구,사계통재고장정황하의연보지정상공작.
