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文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法（PSO）与正则化正交最小二乘法（ROLS）相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断。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。
PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用
【摘 要】
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文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法（PSO）与正则化正交最小二乘法（ROLS）相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系,海军驻上海地区航天系统军事代表室
【出 处】
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海军航空工程学院学报
【发表日期】
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2011年2期
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