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基于捷联航姿系统挠性陀螺故障诊断方法的研究
摘要
本文针对捷联航姿系统中挠性陀螺故障问题进行了研究，提出了一种基于信号处理和机器学习的故障诊断方法。首先对挠性陀螺进行了分析，讨论了其工作原理和常见故障；然后介绍了信号处理和机器学习的相关知识，并提出了基于时域模型和频域模型的特征提取方法；最后通过实验对所提出的方法进行了验证，证明了该方法的有效性。
关键词：捷联航姿系统；挠性陀螺；故障诊断；信号处理；机器学习。
Abstract
Inthispaper,amethodfordiagnosingflexuralgyrofaultsintheJDCattitudesystemisproposedbasedonsignalprocessingandmachinelearning.Firstly,theflexuralgyroisanalyzed,andtheworkingprincipleandcommonfaultsarediscussed.Then,therelevantknowledgeofsignalprocessingandmachinelearningisintroduced,andthefeatureextractionmethodbasedontime-domainmodelandfrequency-domainmodelisproposed.Finally,theproposedmethodisverifiedthroughexperiments,anditseffectivenessisproven.
Keywords:JDCattitudesystem;flexuralgyro;faultdiagnosis;signalprocessing;machinelearning.
一、引言
航空航天领域对姿态测量的准确性和稳定性有着非常高的要求，捷联航姿系统是一种高精度的姿态测量系统，在航空航天、导航、精密仪器等领域得到了广泛应用。其中，挠性陀螺是捷联航姿系统中的关键传感器之一，在保证系统稳定性和测量精度方面起着非常重要的作用。
然而，由于挠性陀螺在长时间运行过程中受到一些不可避免的影响，比如热胀冷缩、机械振动等，很容易出现故障，这对捷联航姿系统的稳定性和可靠性造成了严重影响。因此，如何有效诊断挠性陀螺的故障并及时进行维修是非常重要的。
本文针对捷联航姿系统中挠性陀螺故障问题进行了研究，提出了一种基于信号处理和机器学习的故障诊断方法。首先对挠性陀螺进行了分析，讨论了其工作原理和常见故障；然后介绍了信号处理和机器学习的相关知识，并提出了基于时域模型和频域模型的特征提取方法；最后通过实验对所提出的方法进行了验证，证明了该方法的有效性。
二、挠性陀螺的分析
挠性陀螺是捷联航姿系统中的一种惯性传感器，它是根据振动陀螺的原理设计的。振动陀螺是利用陀螺在转速下有稳定的方向性而设计制成的，振动陀螺由于精度高、重量轻、尺寸小、灵敏度高、结构简单及不受外界干扰等优点而广泛应用于各种制导/控制系统中。
挠性陀螺是一种微型陀螺仪，依靠微弱的相对转动来检测旋转角速度。其结构和工作原理如图1所示。
图1挠性陀螺的结构和工作原理
挠性陀螺的结构非常简单，由两个重叠在一起的弹性结构和一个附加在弹性结构上的铺电极组成。其中，两个弹性结构每个由两个层的材料层连接在一起，形成一个框架。在定义的平面内，由于两个材料层的压缩和拉伸，一个扭曲的弹性结构就形成。当加入电压时，由于底层电极和上层电极的相对位置改变，弹性结构就会发生相对转动。因此，通过测量这种转动，就可以测量旋转角速度。
虽然挠性陀螺结构简单，但是在实际使用中存在很多故障。常见的故障包括温度漂移、电压漂移、机械振动等。这些故障都会导致挠性陀螺的输出信号产生误差，影响到姿态测量系统的稳定性和精度。
三、基于信号处理和机器学习的故障诊断方法
为了有效诊断挠性陀螺的故障，本文提出了一种基于信号处理和机器学习的故障诊断方法。该方法主要分为以下两步。
3.1特征提取
特征提取是故障诊断的关键步骤，其目的是从原始信号中提取出代表信号特征的有用信息，以方便后续的分类和诊断。本文提出了基于时域模型和频域模型的特征提取方法。
时域模型中，可以选择与故障相关的特征值，如均值、方差、峰值等，并结合自回归模型、支持向量机等模型进行特征提取。频域模型中，可以利用傅里叶变换、小波变换等方法将信号从时域转换到频域，并选择与故障相关的频率范围进行特征提取。
3.2故障识别
故障识别是根据特征提取得到的特征向量来判断挠性陀螺是否存在故障。本文采用了机器学习方法进行故障识别，包括支持向量机、人工神经网络等。通过对已知故障样本的学习，模型能够对新的未知样本进行