基于RBF神经网络的导弹舵机系统故障检测

摘要

本文建立了RBF神经网络故障观测器模型以实现某导弹舵机系统的故障检测, 并提出了一种将改进的粒子群优化算法 (PSO)与正则化正交最小二乘法 (ROLS) 相结合的两级RBF学习方法. 经过训练的RBF网络观测器与实际的系统并行工作，通过比较RBF观测器的估计输出和系统的实测输出产生残差, 通过检测残差即可诊断系统是否出现故障. 实验结果表明, 基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.