【摘 要】
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针对陀螺仪输出样本不平衡和噪声干扰大的特点,提出一种使用DSP实现非平衡FSVM陀螺仪故障诊断方法.系统核心算法FSVM的隶属度函数设计由非平衡特征因子和去噪模糊因子两部分
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京航空航天大学无人机研究院
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针对陀螺仪输出样本不平衡和噪声干扰大的特点,提出一种使用DSP实现非平衡FSVM陀螺仪故障诊断方法.系统核心算法FSVM的隶属度函数设计由非平衡特征因子和去噪模糊因子两部分组成,用于解决样本不平衡和噪声干扰大导致SVM分类精度降低的问题.首先,FSVM的训练阶段在上位机上实现,采集陀螺仪的无故障和故障信号,经过小波包特征提取后得到训练样本,然后由FSVM训练得到分类识别函数,最后将分类识别函数移植到DSP硬件平台上实现FSVM的测试应用.速率陀螺故障诊断的实验结果表明,该实现方法不仅提高了故障样本的诊断精
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