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遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
钱华明
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王雯升
机构
:
[1]
哈尔滨工程大学自动化学院
来源
:
中国航海
|
2009年
/ 32卷
/ 01期
关键词
:
船舶、舰船工程;
遗传算法;
神经网络;
惯性导航;
陀螺仪;
故障诊断;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
TP212.9 [传感器的应用];
学科分类号
:
140102
[集成电路设计与设计自动化]
;
140502
[人工智能]
;
摘要
:
对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型。利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和阈值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛。对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障。采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度。
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[1]
基于神经网络的传感器故障诊断方法与应用
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东南大学动力工程系,东南大学动力工程系,马鞍山万能达发电有限公司南京,南京,马鞍山
曹荃
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自动化仪表,
2003,
(10)
[2]
MATLAB遗传算法工具箱及应用.[M].雷英杰等编著;.西安电子科技大学出版社.2005,
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