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转台是一种复杂的高精度机电测试设备,是保障惯导系统地面测试及仿真试验的关键设备。为了保证转台能长期稳定可靠地运行,对其进行故障诊断技术的研究尤为重要。本文利用小波理论在信号时—频域分析中的优越性,和T-S模糊神经网络的万能逼近能力,针对转台故障底事件与故障特征信号之间复杂的非线性映射关系,提出了基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统。通过实验验证,取得较好的效果。首先,针对以旋转变压器和感应同步器作为测角元件的转台中常见的故障,本章将其细分为软件故障、测角系统故障、