【摘 要】
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结合神经网络技术特点,本文开展了运载火箭喷管故障智能诊断研究,直接对运载火箭高空滑行段的姿态角误差及控制量变化曲线图进行分类识别,将姿控喷管故障诊断问题转化为一个图像分类问题。设计相应的卷积神经网络来实现对飞行器误差变化曲线图的分类识别任务,最终实现姿控喷管的故障诊断。经过仿真验证,该方法对姿控喷管故障辨识准确率较高,验证了该诊断方案的有效性和实用性。
【出 处】
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中国自动化大会(CAC2020)论文集
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结合神经网络技术特点,本文开展了运载火箭喷管故障智能诊断研究,直接对运载火箭高空滑行段的姿态角误差及控制量变化曲线图进行分类识别,将姿控喷管故障诊断问题转化为一个图像分类问题。设计相应的卷积神经网络来实现对飞行器误差变化曲线图的分类识别任务,最终实现姿控喷管的故障诊断。经过仿真验证,该方法对姿控喷管故障辨识准确率较高,验证了该诊断方案的有效性和实用性。
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