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上海申思特自動化設備有限公司
主營產品： 美國E E傳感器,美國E E減壓閥,意大利ATOS阿托斯油缸,丹麥GRAS麥克風,丹麥GRAS人工頭, ASCO電磁閥,IFM易福門傳感器 |
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2016-11-30 閱讀(896)
微小型無人直升機E+E傳感器故障診斷
微小型無人直升機由于其*的飛行性能和使用價值,成為目前自主控制機器人領域的研究熱點,對其安全可靠性的要求也在不斷提高。而保證MUH安全飛行的前提則是機載E+E傳感器系統的可靠性。由于機載E+E傳感器的工作環境惡劣,容易引起E+E傳感器性能不穩定并引發故障。在航空領域,E+E傳感器故障后果十分嚴重。
微小型無人直升機E+E傳感器故障診斷 因此,基于提高MUHE+E傳感器系統安全性和可靠性的考慮,對于MUHE+E傳感器故障診斷技術的研究尤為重要。提出了運用小波變換以及支持向量機的方法對其進行故障診斷,診斷方法簡便有效,能夠基本解決在實驗過程中所遇到的E+E傳感器故障問題,有效地保證了實驗的順利進行。主要工作及貢獻如下:系統介紹了目前國內外微小型無人直升機E+E傳感器故障診斷領域的研究現狀,分析了主流的技術方法與研究手段,指出了面臨的主要問題與發展趨勢。介紹了MUH系統的硬件構建以及低成本機載E+E傳感器的選擇,并說明了基于互補濾波器的E+E傳感器多級融合方法。該方法能夠互補融合不同頻域特性的E+E傳感器,具有良好的靜態及動態精度。運用小波變換的故障診斷方法對MUHE+E傳感器系統進行故障診斷。根據信號輸出能量的不同,小波的多尺度分辨特性能夠及時地檢測出E+E傳感器的異常狀態,有效地進行E+E傳感器的故障診斷。采用支持向量機(SVM)的方法對MUHE+E傳感器系統進行故障診斷。通過LS-SVM的方法辨識了MUH的非線性回歸模型,并構建殘差生成器。其后,運用SVM分類的方法構建故障分類器,對故障進行有效地分類。 5.提出了將回歸型支持向量機(SVR)與小波變換(DWT)相結合的MUHE+E傳感器故障檢測與分離方法。通過采用離線訓練,在線應用的方式,運用SVR建立系統的動態模型,將輸出結果與實際系統輸出相比較構建殘差生成器檢測E+E傳感器故障并在此基礎上采用小波多分辨率分析的方法分解不同E+E傳感器的輸出信號并提取故障特征,從而實現對故障E+E傳感器的分離。
