作者：张涛,徐晓苏 单位：中国惯性技术学会 出版：《中国惯性技术学报》2011年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGXJ2011020240 DOC编号：DOCZGXJ2011020249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高捷联惯性组合导航系统的可靠性，将聚类支持向量机(C-SVM)应用于故障诊断技术，基于SINS/DVL/MCP/TAN组合导航系统建立了C-SVM故障诊断模型，将SINS/MCP、SINS/TAN和SINS/DVL三个子滤波器的相关特征量(残差值和状态检测函数)作为样本对C-SVM进行训练，并应用交叉验证法选择参数组。根据训练好的C-SVM模型分别对三个传感器进行故障诊断，若发生故障则屏蔽相应传感器的输出信息，利用其余的传感器进行重构。仿真结果表明，C-SVM的故障诊断正确率较高，特别是当训练样本数有限的情况下也能够达到较好的性能，克服了传统的神经网络在训练样本数较少时推广性能不足的问题，因此是一种理想的故障诊断技术。

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