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基于改进灰色预测模型的半球谐振陀螺在线故障检测

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针对基于半球谐振陀螺的导航系统故障检测的实时性要求高、数据变化缓慢等特点,提出了一种改进型的灰色预测模型,将移动窗口初值优化的灰色预测模型和最小二乘结合,对该类惯性传感器的故障进行实时在线检测.对处置优化的灰色预测模型的残差信号进行建模,提高了预测的精度,从而实现了利用少量的历史数据对下一时刻数据的准确预测,达到对半球谐振陀螺实时故障检测的目的.详细描述了改进型灰色预测模型的建模方法和步骤,并针对半球谐振陀螺的3种故障形式,与普通灰色预测方法进行了对比仿真研究.结果表明该方法可以准确、有效地进行在线故障检测.
On-Line Fault Detection of HRG Based on an Improved Gray Prediction Model

王振伟、李翔、常勇、李清华、耿子成、周子健

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哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心,黑龙江哈尔滨 150001

中国人民解放军32377部队,北京 100192

灰色预测 故障检测 移动窗口 最小二乘

航空科学基金

20175877011

2021

10.19708/j.ckjs.2021.03.017

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(3)
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