基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

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为了提高陀螺仪故障检测灵敏度,分析了陀螺漂移特性,指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差,也是影响性能可靠性的主要因素.针对此,提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型.此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起,充分发挥它们各自的优点,并对陀螺仪实测数据仿真.仿真结果表明,采用小波分析提取陀螺的常值漂移,简单有效;运用神经网络对陀螺的误差和故障建模,使故障诊断具有自适应、自学习的能力,并且增强了故障诊断的容错能力;将模糊逻辑用于判决中,使判决结果更加可靠.
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