【摘 要】
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本文建立了RBF神经网络故障观测器模型以实现某导弹舵机系统的故障检测,并提出了一种将改进的粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的两级RBF学习方法。经
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系; 海军航空工程学院科研部;
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本文建立了RBF神经网络故障观测器模型以实现某导弹舵机系统的故障检测,并提出了一种将改进的粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的两级RBF学习方法。经过训练的RBF网络观测器与实际的系统并行工作,通过比较RBF观测器的估计输出和系统的实测输出产生残差,通过检测残差即可诊断系统是否出现故障。实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测。
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