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基于RBF神经网络的导弹舵机系统故障检测

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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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来源
《第29届中国控制会议》|2010年|3958-3962|共5页
会议地点北京
作者
张文广; 史贤俊; 肖支才; 李新;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
RBF神经网络; 正交最小二乘法; 粒子群优化算法; 故障检测; 导弹舵机系统; 故障观测器;

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