【摘 要】
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随着国家在航天领域的迅速发展,对于运载火箭的要求越来越高,而火箭伺服控制系统的可靠性直接关系到整个发射任务的成功与失败,因此对火箭伺服控制系统进行故障诊断十分必要。本文首先介绍了将火箭伺服控制系统简化为倒立摆系统的理论依据,推导并建立三级倒立摆数学模型,设计三级倒立摆LQR控制器,实现三级倒立摆稳定控制。介绍Elman神经网络模型和训练方法,训练Elman神经网络作为倒立摆系统状态观测器,在此基础
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随着国家在航天领域的迅速发展,对于运载火箭的要求越来越高,而火箭伺服控制系统的可靠性直接关系到整个发射任务的成功与失败,因此对火箭伺服控制系统进行故障诊断十分必要。本文首先介绍了将火箭伺服控制系统简化为倒立摆系统的理论依据,推导并建立三级倒立摆数学模型,设计三级倒立摆LQR控制器,实现三级倒立摆稳定控制。介绍Elman神经网络模型和训练方法,训练Elman神经网络作为倒立摆系统状态观测器,在此基础上模拟三种火箭伺服控制系统喷管传感器故障类型,获得传感器故障数据。详细分析深度置信神经网络的工作原理及其训练方法。研究了深度置信神经网络的超参数设置对网络诊断精度的影响并确定出在传感器故障数据下的网络最佳超参数的值。针对网络训练时,对于高维度数据经常出现的网络训练速度慢、网络诊断精度低的问题,分析了动量梯度算法及RMSprop算法优化原理并总结将两种算法结合的Adam算法步骤,提出Adam算法与独立自适应学习率算法相结合的优化方法,通过动态的调整学习率大小来提高网络的训练效果。最后将该方法用于优化深度置信神经网络参数。研究结果表明,优化后的深度置信神经网络相比标准深度置信神经网络在验证集上的诊断精度更高且训练迭代次数更低。
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