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基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法
被引量:
2
1
作者
符方舟
王大轶
李文博
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2016年第4期12-17,共6页
提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时...
提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.
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关键词
分层随机梯度
传感器故障
故障检测
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职称材料
题名
基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法
被引量:
2
1
作者
符方舟
王大轶
李文博
机构
北京控制工程研究所
空间智能控制技术重点实验室
出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2016年第4期12-17,共6页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(61525301)
文摘
提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.
关键词
分层随机梯度
传感器故障
故障检测
Keywords
hierarchical stochastic gradient
sensor fault
fault detection
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法
符方舟
王大轶
李文博
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2016
2
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