【摘 要】
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针对动调陀螺仪性能参数的退化特点,提出了一种自组织特征映射（SOFM）神经网络和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的动调陀螺仪故障预测方法。采集动调陀螺仪的振动、温度、随机漂移、电
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针对动调陀螺仪性能参数的退化特点,提出了一种自组织特征映射（SOFM）神经网络和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的动调陀螺仪故障预测方法。采集动调陀螺仪的振动、温度、随机漂移、电机功率、电源电压和频率等信号作为表征陀螺退化状态的特征信息,利用SOFM神经网络实现多源传感器信息融合;利用HMM方法将不易检测到的早期故障信号转变为容易观测到的信息,实现动调陀螺仪的故障预测。实验结果表明：采用SOFM方法对传感信号的信息融合,能够简单、有效地提取陀螺退化状态的特征信息。运用HMM进行训练和测试,说明了该方法在故障
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