| 飞行器惯性导航陀螺仪故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 李刚,赵党军,梁步阁,赵锐. 飞行器惯性导航陀螺仪故障诊断研究[J]. 计算机仿真, 2019, 36(3): 32-38,44 |
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| 作者姓名： | 李刚 赵党军 梁步阁 赵锐 |
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| 作者单位： | 中南大学航空航天学院,湖南长沙,410083;中南大学航空航天学院,湖南长沙,410083;中南大学航空航天学院,湖南长沙,410083;中南大学航空航天学院,湖南长沙,410083 |
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| 摘 要： | 飞行器惯性导航系统中陀螺仪易受工作环境影响,出现性能精度下降等故障问题。为了达到更精确和可靠的陀螺仪故障诊断,提出改进的经验模态分解-排列熵算法(ensemble empirical mode decomposition-permutation entropy,EEMD-PE)的故障诊断方法。应用EEMD自适应分解陀螺仪输出信号为固有模态函数(IMF),利用排列熵对信号微变具有高敏感性的特点,对分解的IMF信号重新构造,重构后的特征向量作为训练集,利用具有快速学习能力和高准确率的概率神经网络(PNN)模型,建立陀螺仪故障诊断网络,训练好的概率神经网络就可以对陀螺仪工作状态进行诊断。将基于EEMD的排列熵故障诊断、基于EEMD的信息熵故障诊断以及基于EMD的排列熵故障诊断效果对比。研究表明:基于EEMD和排列熵算法的诊断方法对故障状态具有更高的辨识能力,更高的精确度,能够作为在线检测陀螺仪故障的有效工具。
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| 关 键 词： | 陀螺仪 集合经验模态分解 排列熵 概率神经网络 数据驱动 故障诊断 |
Research on Gyroscope Fault Diagnosis of Inertial Navigation Gyroscope of Aircraft |
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| Affiliation: | (College of Aeronautics and Astronautics,Central South University,Changsha Hunan 410083,China) |
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| Abstract: | LI Gang;ZHAO Dang-jun;LIANG Bu-ge;ZHA0 Rui(College of Aeronautics and Astronautics,Central South University,Changsha Hunan 410083,China) |
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| Keywords: | Gyroscopes Ensemble empirical mode decomposition(EEMD) Permutation entropy(PE) Probabilistic neural network(PNN) Data-driven Fault diagnosis |
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