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摘要
针对高超声速飞行器强非线性和强噪声问题，开展了迎角传感器故障诊断方法研究。基于混沌系统的噪声免疫性质，通过对分数阶混沌系统参数和阶次的设计，提出了一种故障信号特征提取方法，该方法可有效降低强噪声对故障特征提取和故障诊断带来的不利影响；采用结合系统模型和机器学习的高超声速飞行器传感器故障诊断方法，构建了高超声速飞行器迎角传感器故障诊断分类器。仿真结果验证了所提出的分数阶混沌系统在故障特征信号提取方面的有效性，可显著提升故障诊断的准确率。
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单位重庆大学; 自动化学院
