本文關(guān)鍵詞：衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)故障診斷方法的研究

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【摘要】：近年來(lái)衛(wèi)星系統(tǒng)進(jìn)入高速發(fā)展階段,為了保障衛(wèi)星功能的可用性以及服務(wù)質(zhì)量,在發(fā)生故障時(shí),衛(wèi)星應(yīng)該能夠自主的運(yùn)行故障管理中檢測(cè)和定位功能,從而能夠最大程度的降低由衛(wèi)星出現(xiàn)故障所導(dǎo)致的損失和影響。所以完善和提高當(dāng)前衛(wèi)星故障檢測(cè)和定位的技術(shù),對(duì)于衛(wèi)星系統(tǒng)運(yùn)行成本的降低、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的減少和網(wǎng)絡(luò)魯棒性的提高等具有至關(guān)重要意義。為了保證衛(wèi)星功能的有效運(yùn)行,星上平臺(tái)、衛(wèi)星的各類(lèi)組件、星間鏈路和星地鏈路、以及地面控制系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等都是故障管理的對(duì)象,單一的故障診斷技術(shù)無(wú)法很好診斷所有問(wèn)題,所以把衛(wèi)星故障劃分為兩個(gè)粒度:衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障和衛(wèi)星硬件故障,針對(duì)兩種診斷粒度分別提出不同的故障診斷策略。本文首先總結(jié)了衛(wèi)星系統(tǒng)的概念及其特點(diǎn)和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀,根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷粒度的不同,分為兩個(gè)方面進(jìn)行研究。一方面,為了更好的診斷衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)故障和通信鏈路故障,本文提出基于分簇的低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法,該算法首先利用分簇算法把衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)劃分到不同的簇中。其次,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)通過(guò)權(quán)值公式計(jì)算權(quán)值并根據(jù)權(quán)值選擇簇首。然后,簇首衛(wèi)星采用系統(tǒng)級(jí)故障診斷原理和規(guī)則來(lái)檢測(cè)和診斷簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方案在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷中表現(xiàn)出很好的效果。另一面,對(duì)于衛(wèi)星硬件故障問(wèn)題,分析衛(wèi)星硬件的故障診斷研究現(xiàn)狀和診斷的復(fù)雜性,提出一種基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星硬件故障診斷方案,并把該方案運(yùn)用到衛(wèi)星電源分系統(tǒng)的故障診斷中,在Matlab中進(jìn)行仿真,其仿真結(jié)果表明該方案在衛(wèi)星故障診斷中有很好的表現(xiàn)。本文提出的基于分簇的低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法和基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星硬件故障診斷算法對(duì)衛(wèi)星故障診斷的深入研究起著重要的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分簇
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V467
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表7-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 課題背景8-9
• 1.2 課題來(lái)源及本人工作9-10
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)和安排10-11
• 第二章 衛(wèi)星故障診斷的研究11-24
• 2.1 衛(wèi)星系統(tǒng)概論11-15
• 2.1.1 衛(wèi)星系統(tǒng)及其特點(diǎn)11-12
• 2.1.2 經(jīng)典的衛(wèi)星系統(tǒng)12-15
• 2.2 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的故障管理15-17
• 2.3 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀分析17-22
• 2.3.1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究現(xiàn)狀分析17-20
• 2.3.2 衛(wèi)星硬件故障診斷研究現(xiàn)狀分析20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于分簇的低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷策略24-35
• 3.1 引言24-25
• 3.2 基于分簇的低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)故障診斷策略的模型25-28
• 3.2.1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的分簇25-27
• 3.2.2 測(cè)試模型27-28
• 3.3 診斷算法28-31
• 3.3.1 故障檢測(cè)29-30
• 3.3.2 故障診斷30-31
• 3.4 仿真結(jié)果31-34
• 3.4.1 仿真參數(shù)的設(shè)置31
• 3.4.2 仿真結(jié)果的分析31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星硬件故障診斷策略35-48
• 4.1 引言35
• 4.2 自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-40
• 4.2.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)36-37
• 4.2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型37-39
• 4.2.3 自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-40
• 4.3 基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星硬件故障診斷算法40-43
• 4.3.1 自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程的設(shè)計(jì)40-42
• 4.3.2 基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某衛(wèi)星電源分系統(tǒng)的應(yīng)用42-43
• 4.4 仿真分析43-47
• 4.4.1 仿真環(huán)境43-45
• 4.4.2 仿真結(jié)果與分析45-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利52-53
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目53-54
• 致謝54

【相似文獻(xiàn)】

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6 葉s，

本文編號(hào)：1009304