基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

• 作 者: 徐国平 田蔚风 金志华
• 机 构: 上海交通大学信息检测技术与仪器系
• 出 处: 航天控制
• 发表日期: 2007年3期
• 关键词: 统计参数分析 RBF神经网络 故障诊断 动调陀螺仪 Statistical parameter analysis RBF neural network Fa

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。