光纤陀螺的测试及智能故障诊断系统的研究
The Research of FOG Testing And Intelligent Fault Diagnosis System
随着国内民用航空业的高速发展,光纤陀螺作为民航机载惯导系统的核心,对光纤陀螺的性能要求也变得越来越高.出于保证飞机飞行安全性的考虑,针对光纤陀螺的测试及故障诊断研究就显得特别重要,而智能故障诊断方法为我们提供了一种解决问题的新思路.本文以光纤陀螺仪为研究对象,以基于三轴转台的测试系统为基础,提出了集小波技术、粒子群算法和神经网络于一体的智能故障诊断系统.分析目前光纤陀螺的基本工作原理和误差指标,给出光纤陀螺的故障模式.针对目前采集到的信号特征,分析小波变换的基本原理和性质,先利用对采集到的光纤陀螺信号进行小波消噪处理,然后应用小波包进一步分解得到高频分辨率信号,实现对信号的更好分析.利用小波包分解光纤陀螺各种故障模式下的输出信号,得到其分布在不懂频段上的能量变化率特征向量.将其提取出来用于诊断网络的输入,来训练网络具有映射故障和特征之间关系的能力.目前采用比较广泛的神经网络包括BP神经网络和RBF神经网络,比较两者的性能后,选择后者用于实现故障诊断网络.利用改进的粒子群算法对网络进行优化调整,克服RBF神经网络的缺点,并用不同网络的性能指标来比较不同网络的性能优劣.最后运行测试系统后,利用小波变换得到的训练数据来训练并检验这种改进优化后的神经网络的效果和准确率.
- 作者：
- 尹楚雄
- 学位授予单位：
- 中国民航大学
- 专业名称：
- 导航、制导与控制
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2013年
- 导师姓名：
- 罗云林
- 中图分类号：
- V241.5
- 关键词：
- 小波变换；RBF神经网络；粒子群算法；故障诊断
- Wavelet transform; RBF neural network; Particle swarm optimization; Fault diagnosis;