中国空间科学技术
中國空間科學技術
중국공간과학기술
CHINESE SPACE SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
1期
27-35
,共9页
故障检测与诊断%径向基函数神经网络%仿真%航天器
故障檢測與診斷%徑嚮基函數神經網絡%倣真%航天器
고장검측여진단%경향기함수신경망락%방진%항천기
在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断(FDD)方案.首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性；然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间；应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略.再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性.
在軌航天器故障檢測與診斷問題需要麵對模型的非線性,而且要求儘量提高其檢測的精度,為此設計瞭基于徑嚮基函數(RBF)神經網絡的動量輪非線性故障檢測與診斷(FDD)方案.首先應用RBF補償建模誤差,提高檢測精度,併選擇李雅普諾伕函數證明其收斂性；然後應用非線性觀測器來產生故障殘差,給齣瞭閾值以及故障檢測的時間；應用RBF網絡對故障信號進行重構,併據此設計瞭帶學習能力的FDD策略.再次建立瞭詳細的動量輪模型,通過不同條件下的倣真研究分彆驗證殘差的閾值特性、時間特性以及RBF的重構能力,倣真結果錶明瞭算法的有效性.
재궤항천기고장검측여진단문제수요면대모형적비선성,이차요구진량제고기검측적정도,위차설계료기우경향기함수(RBF)신경망락적동량륜비선성고장검측여진단(FDD)방안.수선응용RBF보상건모오차,제고검측정도,병선택리아보낙부함수증명기수렴성；연후응용비선성관측기래산생고장잔차,급출료역치이급고장검측적시간；응용RBF망락대고장신호진행중구,병거차설계료대학습능력적FDD책략.재차건립료상세적동량륜모형,통과불동조건하적방진연구분별험증잔차적역치특성、시간특성이급RBF적중구능력,방진결과표명료산법적유효성.
