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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明提供一种基于知识与数据驱动的惯性导航系统故障诊断方法及系统，属于惯性导航技术领域。本发明通过引入基于知识与数据驱动的故障诊断模型与自适应智能校正技术，提高故障诊断的准确性和系统的自适应能力，从而提升惯性导航的整体性能，解决传统惯性导航系统故障诊断精度低、抗干扰能力差的问题。
主权项：1.一种基于知识与数据驱动的惯性导航系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取惯性导航系统中各个传感器的原始数据，对所述原始数据进行预处理；步骤S2，采用加权时间窗对预处理后的原始数据进行平滑处理，形成原始数据集；步骤S3，将所述原始数据集中的数据转换为模糊集合，根据专家知识定义模糊规则，使用模糊逻辑运算推理得到故障诊断结果，将所述故障诊断结果作为所述原始数据集中对应数据的标签；步骤S4，构建故障诊断模型，将所述原始数据集及所述原始数据集中数据对应的标签送入所述故障诊断模型进行训练，直至达到最大迭代次数或者所述故障诊断模型拟合；步骤S5，采用训练好的故障诊断模型进行惯性导航系统的故障诊断，输出每个传感器所属设备的故障类别概率分布，设定概率阈值，将概率最高的故障类别作为初步预测结果，判断初步预测结果中故障类别的故障概率是否不小于概率阈值，如是，则判定发生该故障类别；若否，则判定未发生故障；判定完成后输出最终预测结果；步骤S6，使用多层级多类型的故障表示方法，将最终预测结果进行分类和层级化展示，每种故障类型对应不同的处理策略和优先级；步骤S7，基于最终预测结果，使用自适应算法对系统参数进行校正，实时调整系统参数，修正故障影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于知识与数据驱动的惯性导航系统故障诊断方法及系统
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