多传感器信息融合的天线促动器故障诊断
文献类型:期刊论文
作者 | 薛松2,3; 潘成辉4; 张子涵2; 连培园2,3; 赵武林1; 许谦5![]() |
刊名 | 电子机械工程
![]() |
出版日期 | 2024-06-01 |
卷号 | 40期号:3页码:9-16 |
关键词 | 大口径天线 促动器 多传感器信息融合 故障诊断 |
ISSN号 | 1008-5300 |
DOI | 10.19659/j.issn.1008-5300.2024.03.002 |
其他题名 | Fault Diagnosis of Antenna Actuator Based on Multi-sensor Information Fusion |
产权排序 | 5 |
英文摘要 | 促动器作为天线主动面的唯一调整装置,是保障天线反射面精度的关键部件,因此对促动器健康状态的监测至关重要。文中针对单个传感器诊断存在数据维度有限且现有工程数据稀缺的问题,提出了一种连续小波变换与组归一化并行卷积神经网络(Continuous Wavelet Transform-Group Normalization Parallel Convolutional Neural Networks, CWT-GPCNN)的故障诊断方法。首先建立CWT-GPCNN的故障诊断模型,引用组归一化技术加快网络收敛速度并提高诊断精度;然后通过评估超参数对模型性能的影响,确定诊断的最佳模型;最后,采用促动器传动系统实验数据集对所提方法进行验证,实验结果表明所建模型具有较好的泛化能力及多传感器融合的优越性。文中对多传感器融合与单传感器的诊断性能进行了比较,结果证明了多传感器融合诊断的优越性。此外,还对CWT-GPCNN模型与其他3种信息融合模型进行了比较。CWT-GPCNN模型的准确率高达93%,表明它具有良好的诊断性能。 |
URL标识 | 查看原文 |
语种 | 中文 |
源URL | [http://ir.xao.ac.cn/handle/45760611-7/7576] ![]() |
专题 | 射电天文研究室_天线技术实验室 |
通讯作者 | 连培园 |
作者单位 | 1.中国电子科技集团公司第三十九研究所,陕西 西安 710065; 2.西安电子科技大学高性能电子装备机电集成制造全国重点实验室,陕西 西安 710071; 3.西安电子科技大学广州研究院,广东 广州 510555; 4.中国航天科工集团第六研究院内蒙古航天红岗机械有限公司,内蒙古 呼和浩特 010076; 5.中国科学院新疆天文台,新疆 乌鲁木齐 830011 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 薛松,潘成辉,张子涵,等. 多传感器信息融合的天线促动器故障诊断[J]. 电子机械工程,2024,40(3):9-16. |
APA | 薛松.,潘成辉.,张子涵.,连培园.,赵武林.,...&王从思.(2024).多传感器信息融合的天线促动器故障诊断.电子机械工程,40(3),9-16. |
MLA | 薛松,et al."多传感器信息融合的天线促动器故障诊断".电子机械工程 40.3(2024):9-16. |
入库方式: OAI收割
来源:新疆天文台
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。