基于在线增量小波LS--SVM的垂直陀螺仪残差故障检测研究

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垂直陀螺仪是无人机重要的飞行姿态传感器,其在飞行过程中实时获取无人机的飞行姿态信息,因而其故障检测对在线性有着很高的要求;最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相比于支持向量机的具有训练速度快、计算复杂度和需要内存少的特点,且能够扩展为自回归的形式来处理动态问题;因此文章采用基于在线增量小波LS-SVM建立无人机垂直陀螺仪动态模型,实时获得实际值与模型预测值之间的残差,并依据残差对陀螺仪进行在线故障检测;实验结果表明,该方法能够对
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