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基于SOFM神经网络和HMM的动调陀螺仪故障预测方法研究

尚永爽 许爱强 吴忠德

尚永爽, 许爱强, 吴忠德. 基于SOFM神经网络和HMM的动调陀螺仪故障预测方法研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(10): 1711-1715,1720.
引用本文: 尚永爽, 许爱强, 吴忠德. 基于SOFM神经网络和HMM的动调陀螺仪故障预测方法研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(10): 1711-1715,1720.
Shang Yongshuang, Xu Aiqiang, Wu Zhongde. A Method for Predicting Faults of Dynamically Tuned Gyroscope Using SOFM Neural Network and Hidden Markov Model[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(10): 1711-1715,1720.
Citation: Shang Yongshuang, Xu Aiqiang, Wu Zhongde. A Method for Predicting Faults of Dynamically Tuned Gyroscope Using SOFM Neural Network and Hidden Markov Model[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(10): 1711-1715,1720.

基于SOFM神经网络和HMM的动调陀螺仪故障预测方法研究

基金项目: 

武器装备预研基金项目(9140A25070208JB1402)资助

详细信息
    作者简介:

    尚永爽(1981-),助理工程师,博士研究生,研究方向为装备综合保障和故障预测技术,sys516@126.com

A Method for Predicting Faults of Dynamically Tuned Gyroscope Using SOFM Neural Network and Hidden Markov Model

  • 摘要: 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预测中的有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-08-29
  • 刊出日期:  2015-06-10

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