【摘 要】
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针对航天器公路运输过程中内部结构容易因振动造成损坏的问题,基于小波变换和径向基函数(RBF)神经网络提出了一种航天器振动测控方法.采用小波变换对航天器原始振动信号的各频段信息进行分离,创新性地采用各信号分量的能量作为信号整体的振动特征.利用RBF神经网络对提取到的能量特征和车速之间的函数关系进行逼近,并根据航天器允许的振动能量阈值调整车速.该方法解决了目前对航天器公路运输过程中的振动情况缺乏有效监测手段的难题,实现了该过程中航天器的振动测控,确保了航天器内部结构的安全稳定.实验结果表明,该方法快速有效,既
【机 构】
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酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉735400
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针对航天器公路运输过程中内部结构容易因振动造成损坏的问题,基于小波变换和径向基函数(RBF)神经网络提出了一种航天器振动测控方法.采用小波变换对航天器原始振动信号的各频段信息进行分离,创新性地采用各信号分量的能量作为信号整体的振动特征.利用RBF神经网络对提取到的能量特征和车速之间的函数关系进行逼近,并根据航天器允许的振动能量阈值调整车速.该方法解决了目前对航天器公路运输过程中的振动情况缺乏有效监测手段的难题,实现了该过程中航天器的振动测控,确保了航天器内部结构的安全稳定.实验结果表明,该方法快速有效,既能满足测控的误差要求,又能满足其实时性要求.
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