宇航学报
宇航學報
우항학보
JOURNAL OF ASTRONAUTICS
2015年
1期
109-116
,共8页
代成龙%皮德常%方针%彭慧
代成龍%皮德常%方針%彭慧
대성룡%피덕상%방침%팽혜
半球谐振陀螺仪%残差修正ARGM (1,1)模型%漂移数据%小波包络分析%灰色关联度
半毬諧振陀螺儀%殘差脩正ARGM (1,1)模型%漂移數據%小波包絡分析%灰色關聯度
반구해진타라의%잔차수정ARGM (1,1)모형%표이수거%소파포락분석%회색관련도
Hemispherical resonator gyroscope%Residual modified ARGM (1,1) model%Drift data%Waveletenvelope analysis%Grey correlation
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.
為瞭縮短半毬諧振陀螺儀壽命實驗週期,降低實驗成本,提齣瞭一種針對漂移數據的殘差脩正ARGM(1,1)(Autoregressive GM(1,1))壽命預測方法.該方法利用神經網絡與支持嚮量機中的自迴歸方式改進灰色模型,提高瞭模型的自適應能力,增彊瞭模型的學習能力與預測能力,降低瞭模型迴歸學習的時間消耗和數據量要求,提高瞭預測效率.採用小波包絡分析預處理某型號半毬諧振陀螺儀的漂移數據,利用提齣的預測方法對處理後的數據進行長週期預測,併結閤灰色關聯分析方法,分析失效階段併最終預測齣半毬諧振陀螺儀的壽命.實驗錶明,殘差脩正ARGM(1,1)模型對半毬諧振陀螺儀漂移數據的長期預測精度高于傳統GM(1,1)模型、BP神經網絡與支持嚮量機,結果也錶明瞭研究方法的正確性和有效性.
위료축단반구해진타라의수명실험주기,강저실험성본,제출료일충침대표이수거적잔차수정ARGM(1,1)(Autoregressive GM(1,1))수명예측방법.해방법이용신경망락여지지향량궤중적자회귀방식개진회색모형,제고료모형적자괄응능력,증강료모형적학습능력여예측능력,강저료모형회귀학습적시간소모화수거량요구,제고료예측효솔.채용소파포락분석예처리모형호반구해진타라의적표이수거,이용제출적예측방법대처리후적수거진행장주기예측,병결합회색관련분석방법,분석실효계단병최종예측출반구해진타라의적수명.실험표명,잔차수정ARGM(1,1)모형대반구해진타라의표이수거적장기예측정도고우전통GM(1,1)모형、BP신경망락여지지향량궤,결과야표명료연구방법적정학성화유효성.
