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多信号建模与故障诊断方法及其在航天器中的应用研究

专 业: 飞行器设计
关键词: 航天器 多信号模型 序贯测试 多故障诊断 不确定
分类号: V443  TP277
形 态: 共 128 页 约 83,840 个字 约 4.01 M内容
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内容摘要


航天器状态监测与故障诊断技术,不仅可以避免人员伤亡和设备的重大损失,而且可以节约航天器的发射和运行成本,而系统的建模方法及其快速故障定位算法是航天器故障诊断中关键技术。

本学位论文结合国家武器装备十五预研课题卫星长寿命高可靠性技术41320020401、国防863课题可重复使用跨大气层飞行器故障诊断与故障隔离方法研究2002AA721063以及中国空间技术研究院课题空间实验室故障诊断与仿真技术研究,以卫星和运载火箭等航天器为主要研究对象,对多信号建模与故障诊断方法及其在航天器故障诊断中的应用进行系统深入的研究,其研究内容主要包括以下几个方面:

系统地研究了航天器多信号建模技术。

针对航天器系统元件与测试之间的依赖关系确定的情况,研究了复杂系统依赖矩阵的自动获取与存储技术。

针对航天器依赖关系不确定的系统,提出采用概率描述不确定系统多信号模型的依赖矩阵,并采用贝叶斯网络的参数学习和结构学习算法来建立不确定系统的多信号模型因果依赖关系和概率依赖矩阵。

深入研究了基于多信号模型最优序贯测试技术。

为了制定科学的航天器序贯测试方案,采用多信号模型对航天器进行建模,考虑了系统元件发生故障的先验概率以及可用测试的成本,研究了成本最优的序贯测试策略。

针对复杂航天器系统中AO<*>算法搜索速度较慢的缺点,采用了ε可接纳以及有限搜索等改进措施,提高了搜索效率。

研究了基于多信号模型多故障诊断技术。

采用多信号模型描述复杂航天器故障传播依赖关系,考虑了系统元件发生故障的先验概率以及可用测试信息,基于最大后验概率,研究了利用拉格朗日松弛和次梯度优化算法求解多故障诊断问题的一种启发式方法。

为了加速搜索算法收敛速度,对次梯度优化算法的迭代步长进行改进。

进行了测试和模型不确定的故障诊断技术研究。

针对测试不确定的情况,如某些遥测数据受到环境干扰而产生虚警,采用模糊阈值对卫星遥测数据进行监测并给出波道报警可能性,同时提出采用故障可信度因子改进传统基于多信号模型实时诊断算法,然后再结合专家知识采用模糊推理得到可疑故障元件的故障概率。

实验结果显示该改进算法不仅可以克服因虚警而导致诊断冲突问题,而且诊断速度快,精度高,并可发现潜在可能发生故障的元件。

另外针对航天器模型不确定的情况,根据不确定系统的概率依赖矩阵,采用证据理论中的基本概率分配BPA表示该概率,提出采用改进的D-S算法直接融合各遥测波道状态得到系统各元件发生故障的可能性。

该方法诊断速度快,应用方便,解决了多信号模型不确定情况的故障诊断问题。

以风云卫星为背景,研究了天地一体化集成诊断方案,开发了集成基于多信号模型诊断、模糊诊断以及专家系统诊断的卫星地面故障诊断推理平台……

全文目录


文摘
英文文摘
第1章 绪论
1.1课题研究的背景与其意义
1.1.1课题来源
1.1.2研究目的及意义
1.2航天器故障诊断技术研究综述
1.2.1航天器故障诊断发展历程
1.2.2故障诊断方法分类
1.2.3航天器故障诊断技术发展方向
1.3多信号模型及其在故障诊断中的应用研究
1.3.1多信号建模与应用状况
1.3.2多信号模型示例
1.3.3多信号模型技术产生背景
1.3.4基于多信号模型与其他模型诊断方法比较
1.3.5多信号建模与诊断技术需要进一步解决的问题
1.4本文的主要工作
第2章 多信号建模技术研究
2.1引言
2.2确定系统多信号建模方法
2.2.1多信号建模方法与步骤
2.2.2复杂系统依赖矩阵的处理
2.2.3某卫星电源的多信号模型
2.3不确定系统多信号建模方法
2.3.1不确定系统多信号建模概述
2.3.2贝叶斯网络学习理论
2.3.3基于EM算法的贝叶斯网络参数学习理论及其应用
2.3.4基于遗传模拟退火算法的贝叶斯网络结构学习理论及其应用
2.4本章小结
第3章 基于多信号模型最优序贯测试方案研究
3.1引言
3.2最优序贯测试问题描述
3.3求解最优序贯测试问题的AO*算法
3.3.1 DP递归算法
3.3.2序贯测试与或AND/OR图搜索
3.3.3启发式估计函数HEFs
3.3.4启发式搜索策略
3.3.5 AO*算法及其改进
3.3.6实例分析
3.4含实用特性的序贯测试算法
3.4.1测试有优先权要求
3.4.2模块化诊断
3.4.3替换诊断
3.5本章小结
第4章 基于多信号模型多故障诊断技术研究
4.1引言
4.2多故障诊断问题描述
4.3近最优多故障诊断算法
4.3.1集合覆盖问题
4.3.2拉格朗日松弛算法
4.3.3次梯度优化算法及其改进措施
4.3.4优化算法在多故障诊断中的应用
4.3.5算法实现
4.4应用实例
4.4.1实例一:某简单卫星电源系统
4.4.2实例二:某较复杂的卫星电源系统
4.5本章小结
第5章 测试和模型不确定的故障诊断技术研究
5.1引言
5.2 Deb的实时诊断算法
5.2.1多信号模型形式化描述
5.2.2 Deb诊断算法的步骤
5.2.3 Deb诊断算法的不足
5.3测试不确定诊断算法及其应用
5.3.1卫星实时监测与诊断系统框架
5.3.2模糊理论基础
5.3.3基于模糊阈值的监测系统
5.3.4基于模糊阈值多信号模型实时诊断算法
5.3.5基于模糊推理可疑元件的故障概率
5.3.6应用实例
5.4模型不确定的诊断算法及其应用
5.4.1 D-S证据理论
5.4.2应用实例
5.5本章小结
第6章 卫星集成诊断推理平台的研制开发
6.1引言
6.2航天器天地一体化故障诊断体系
6.3航天器地面集成诊断系统方案设计
6.4卫星集成诊断推理平台
6.4.1软件平台化技术
6.4.2多信号诊断模块
6.4.3模糊诊断模块
6.4.4专家系统诊断模块
6.5本章小结
结论
参考文献

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中图分类: > V443 > 航空、航天 > 航天(宇宙航行) > 航天仪表、航天器设备、航天器制导与控制 > 电子设备
其他分类: > TP277 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统

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