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某型导弹自驾仪的故障诊断研究
引用本文:王潇一 毛德强 王晓峰. 某型导弹自驾仪的故障诊断研究[J]. 电子测量与仪器学报, 2015, 29(1): 146-153
作者姓名:王潇一 毛德强 王晓峰
作者单位:北京航空航天大学可靠性与系统工程学院工程系统工程系 北京100191
摘    要:模拟电路的故障诊断存在着信号非线性、样本初期获取困难等问题,支持向量机技术具有小样本、非线性、全局最优和建立的模型能更好泛化等诸多优点,为解决这些问题提供了一条有效途径。以某型导弹自驾仪中电路为典型例子,在C-SVM基础上构建模糊支持向量机,并采用粒子群算法与遗传算法进行向量机的参数优化。首先采用小波包分解提取故障信息的特征向量并归一化,然后将训练集送入改进后的向量机中完成训练,最后将测试集送入训练好的向量机中完成不同故障模式的识别,故障检测率达到93.3333%。结果表明在样本量较少的情况下,改进后的支持向量机可以很好地完成故障诊断任务。

关 键 词:模拟电路  故障诊断  导弹自驾仪  支持向量机  小波包

Research on fault diagnosis based on a certain type of missile autopilot
Wang Xiaoyi Mao Deqiang Wang Xiaofeng. Research on fault diagnosis based on a certain type of missile autopilot[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2015, 29(1): 146-153
Authors:Wang Xiaoyi Mao Deqiang Wang Xiaofeng
Affiliation:Wang Xiaoyi;Mao Deqiang;Wang Xiaofeng;School of Systems Engineering for Projects,College of Reliability and Systems Engineering,Beihang University;
Abstract:
Keywords:analog circuits  fault diagnosis  missile autopilot system  support vector machine  wavelet packet
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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