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Fault diagnosis of control moment gyroscope based on a new cnn scheme using attention-enhanced convolutional block

Science China(Technological Sciences) 2022年第11期65卷 2605-2616页

作者： ZHAO HaoTian LIU Ming SUN YiYong CHEN Zhang DUAN GuangRen CAO XiBin Research Center of Satellite Technology School of AstronauticsHarbin Institute of TechnologyHarbin 150001China School of Aerospace Engineering Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China Department of Automation TsinghuaUniversityBeijing 100084China Control Theory and Guidance Technology School of AstronauticsHarbin Institute of TechnologyHarbin150001China

Control moment gyroscope(CMG)is a typical attitude control system component for satellites and mobile robots,and the online fault diagnosis of CMG is crucial because it determines the stability and accuracy of the attitude control *** paper develops a data-driven CMG fault diagnosis scheme based on a new cnn *** this design,seven types of fault signals are converted into spectrum datasets through short-time Fourier transformation(STFT),and a new cnn network scheme called AECB-cnn is proposed based on attention-enhanced convolutional blocks(AECB).AECB-cnn can achieve high training accuracy for the CMG fault diagnosis datasets under different sliding window ***,simulation results indicate that the proposed fault diagnosis method can achieve an accuracy of nearly 95%in 1.28 s and 100%in 2.56 s,respectively.

关键词： fault diagnosis control moment gyroscope cnn scheme attention-enhanced convolutional block

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