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摘要:
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)非线性观测器的卫星姿态控制系统故障诊断方法.与标准的支持向量机回归算法相比,最小二乘支持向量机回归算法收敛速度快,适用于在线训练.该方法利用其回归逼近非线性函数的能力,设计基于最小二乘支持向量机的非线性系统状态观测器,在线训练最小二乘支持向量机回归,并用于估计卫星姿态控制系统故障.最后,通过仿真验证了这种方法可以快速准确地估计出卫星姿态控制系统的故障.
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文献信息
篇名 基于LSSVM的卫星姿态控制系统故障诊断
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 卫星姿态控制系统 故障诊断 最小二乘支持向量机 观测器
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 334-336,341
页数 4页 分类号 TP273
字数 4004字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.03.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜斌 南京航空航天大学自动化学院 164 1102 17.0 25.0
2 冒泽慧 南京航空航天大学自动化学院 15 119 6.0 10.0
3 王剑非 南京航空航天大学自动化学院 1 14 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
卫星姿态控制系统
故障诊断
最小二乘支持向量机
观测器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导