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预测理论与技术在航天器故障诊断中的应用研究

专 业: 飞行器设计
关键词: 故障诊断 航天器 预测区间 小波预测 概率神经网络
分类号: V47  TP277
形 态: 共 124 页 约 81,220 个字 约 3.885 M内容
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内容摘要


该文以国防十五预研项目卫星长寿命高可靠性技术为研究背景,为提高目前航天器预测能力,提出了一套适合航天器遥测数据预测的框架体系,并研究了四项关键技术作为该框架的支撑。

给出了一种适合航天器快变遥测数据变化的à Trous小波递归预测方法。

由于此类数据变化较快,并具有噪声和非平稳趋势等干扰成分,对这类数据进行实时预测有一定难度。

传统的ARIMA模型预测不能够满足对此类非平稳数据的预测要求,因此引入小波预测来解决此类航天器数据预测问题。

而常用的Mallat小波算法不能在线完成对时间序列的预测,该文提出了一种基于à Trous算法的递归小波预测方法。

该方法解决了Mallat算法不能完成的在线预测问题,具有很好的实时性和自适应性。

针对航天器慢变遥测数据的特点,该文提出了另一种预测方法。

考虑到这类数据模型的输入输出存在着非线性函数关系及其它不确定因素,确定适合该类数据的模型显得非常重要。

该文从概率神经网络的特性和原理分析入手,对该网络进行改进来满足预测的需要。

这种改进型概率神经网络MPNN把统计学的很多优秀方法融入到神经网络当中,提高了神经网络的性能。

与径向基神经网络RBFN相比较,在相同条件下对航天数据进行预测MPNN的速度快得多。

最后,该文用实例验证了MPNN模型适合对航天器慢变遥测数据进行预测。

该文还采用了基于统计学区间估计理论的预测区间技术,进一步深化和拓展了传统的趋势预测研究。

该技术将前面研究预测模型与区间估计理论相结合,给出未来数据在一定置信度下的活动范围。

在理论上,该方法仅适用于正态分布样本,而该文引入了一种变量变换法可将非正态样本转换成正态样本,再应用上述理论。

在某些情况,因果因素的影响也需要在预测过程中被考虑,该类问题被列入因果调整技术当中。

该文提出了一种基于层次分析法AHP和关联规则挖掘ARM的因果调整方法。

该方法提供了因果因素的判断调整方法,并应用关联规则挖掘理论弱化了人为判断的影响。

由于利用更充分的数据间关联信息,使得整个预测体系的输出与传统时序预测方法更合理。

综上所述,该文提出的预测体系可以很好地完成航天领域的预测任务。

以风云一号卫星为应用背景,开发了卫星监测及预测平台。

该平台包括卫星遥测数据库管理系统,图形分析工具,实时监测系统以及遥测数据预测模块等。

值得指出的是,该预测模块正是应用上述预测体系实现的……

全文目录


文摘
英文文摘
第1章 绪论
1.1课题研究的背景及其意义
1.1.1课题来源
1.1.2研究的目的、意义
1.2国内外预测方法技术研究现状
1.2.1时间序列趋势预测
1.2.2因果预测
1.2.3预测区间技术
1.3故障预测技术在航天领域中的应用与发展
1.3.1故障预测与诊断技术在航天领域的应用概况
1.3.2故障预测与诊断技术在航天领域的发展方向
1.4航天器遥测数据特性
1.4.1航天器遥测系统概述
1.4.2航天器遥测参数特性分析
1.4.3遥测数据处理
1.5本文的主要工作
第2章 à Trous小波递归预测方法研究
2.1引言
2.2解决非平稳趋势预测问题的传统模型
2.3基于Mallat算法的小波多分辨率预测
2.3.1 Mallat算法基本原理
2.3.2 Haar小波与ARIMA模型的对比分析
2.3.3基于Mallat算法的小波预测研究
2.4基于à Trous算法的小波递归预测研究
2.4.1 à Trous算法理论分析
2.4.2 à Trous小波递归预测方法研究
2.5卫星遥测数据预测的实例分析
2.6本章小结
第3章 改进型概率神经网络预测方法研究
3.1引言
3.2概率神经网络PNN理论分析
3.2.1贝叶斯策略
3.2.2概率神经网络模型的确立
3.3改进型概率神经网络MPNN预测方法
3.3.1网络结构的改进研究
3.3.2样本训练集的调整研究
3.3.3 PNN训练算法研究
3.3.4与其他网络模型的比较
3.4航天器数据实例分析
3.5本章小结
第4章 预测区间技术研究
4.1引言
4.2区间估计理论分析
4.2.1区间估计基本理论
4.2.2置信区间估计的构造方法
4.2.3区间估计的优良性分析
4.3预测区间技术研究
4.3.1基于模型预测误差的区间估计研究
4.3.2非正态模型预测误差的调整问题
4.4航天器预测区间技术研究与应用
4.5本章小结
第5章 因果关系调整技术研究
5.1引言
5.2 AHP算法在因果调整中的理论分析
5.2.1 AHP算法的理论分析
5.2.2 AHP算法的应用分析
5.2.3 AHP算法存在的问题
5.3关联规则挖掘用于AHP算法的改进研究
5.3.1事件描述和搜索
5.3.2关联规则的算法分析
5.3.3航天器关联规则挖掘
5.4因果关系调整在航天器数据预测中的集成
5.5本章小结
第6章 卫星状态监测及数据预测平台的研制开发
6.1引言
6.2软件平台的特点
6.3软件平台的设计
6.3.1基本思想
6.3.2基于组件化的软件工程开发方法
6.3.3平台的逻辑结构
6.3.4卫星状态监测及数据预测组件化开发
6.4卫星状态监测及数据预测平台的实现
6.4.1监测平台的安装与启动
6.4.2全波道数据显示与分析界面
6.4.3卫星状态监测系统主界面
6.4.4数据管理系统
6.4.5数据预测系统的组件化实现
6.5本章小结
结论
参考文献

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中图分类: > V47 > 航空、航天 > 航天(宇宙航行) > 航天器及其运载工具
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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