广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

• 作者: 乔鹏超 孙湘钰 罗广地
• 来源期刊: 导航定位与授时
• 学科: 交通运输
• 关键词: 冗余捷联惯导 广义回归神经网络 传感器 故障诊断 故障检测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真与测试
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: U666.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.05.019

摘要

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题,研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法.该方法在传感器输出数学模型未知的情况下,仅通过传感器之间的冗余关系,利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断.仿真试验表明,利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障.该方法不仅可以检测到单故障,还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔鹏超		1	0	0.0	0.0
2	孙湘钰		4	10	2.0	3.0
3	罗广地		1	0	0.0	0.0