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基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法
被引量：
2
1
作者
田利梅
龚梦彤
+3 位作者
唐荻音
韩丹阳
于劲松
李春伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1899-1905,共7页
为实现航天器控制力矩陀螺(CMG)性能退化状态评估,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制,CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题,从转...
为实现航天器控制力矩陀螺(CMG)性能退化状态评估,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制,CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题,从转子系统的能量损耗角度出发,通过分析CMG工作机理确定了影响单位时间内转子电机功耗的变量,并通过CNN建立了CMG运行状态参数与电机功耗之间的映射。将退化状态下电机实际功耗与模型输出的残差作为退化特征对CMG退化状态进行评价。通过某型号CMG的加速寿命实验数据进行验证,结果表明:构建的退化特征能够表征CMG转子轴承的性能退化情况,从而为CMG状态监测和故障预警提供参考。
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关键词
控制力矩陀螺(CMG)
滚动轴承
退化特征
卷积神经网络(CNN)
功耗残差
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职称材料
题名
基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法
被引量：
2
1
作者
田利梅
龚梦彤
唐荻音
韩丹阳
于劲松
李春伟
机构
北京控制工程研究所
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1899-1905,共7页
基金
国家自然科学基金(71701008)
国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金(COMAC-SFGS-2019-261)。
文摘
为实现航天器控制力矩陀螺(CMG)性能退化状态评估,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制,CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题,从转子系统的能量损耗角度出发,通过分析CMG工作机理确定了影响单位时间内转子电机功耗的变量,并通过CNN建立了CMG运行状态参数与电机功耗之间的映射。将退化状态下电机实际功耗与模型输出的残差作为退化特征对CMG退化状态进行评价。通过某型号CMG的加速寿命实验数据进行验证,结果表明:构建的退化特征能够表征CMG转子轴承的性能退化情况,从而为CMG状态监测和故障预警提供参考。
关键词
控制力矩陀螺(CMG)
滚动轴承
退化特征
卷积神经网络(CNN)
功耗残差
Keywords
control moment gyro(CMG)
rolling bearing
degradation features
convolutional neural network(CNN)
residual power consumption
分类号
V44 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP202.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法
田利梅
龚梦彤
唐荻音
韩丹阳
于劲松
李春伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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