基于深度学习的多普勒计程仪测速模型方法研究  

作　　者：吴瑞祥 刘书利 詹金林[1] 

机构地区：[1]海军士官学校

出　　处：《信息系统工程》2024年第10期80-83,共4页

摘　　要：多普勒计程仪包含声学测速和电磁测速两个通道。在声学测速通道中,针对多普勒效应引起信号失真的难题,提出了一种基于BP神经网络的声学测速方法,在不需要信号校正的前提下,直接构建声信号与船舶速度诊断决策之间的函数关系,显著提升了声学测速精度。在电磁测速通道中,为了保证船速发送电机能够精准对外发送所测船速信息,在故障样本不平衡的情况下,仅利用健康数据样本,通过支持矢量数据算法(SVDD)为船速发送电机建立安全域模型,实现了对船速发送电机的持续健康监测。

关 键 词：多普勒计程仪 多普勒效应 BP神经网络 船速发送电机 安全域 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U665.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]