本文關(guān)鍵詞：衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的分級(jí)故障診斷方法研究

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【摘要】：衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)控制著衛(wèi)星的姿態(tài)指向,是衛(wèi)星中非常重要的組成部分,它的正常運(yùn)行是衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)其整體功能的基本保證,在未來(lái)的衛(wèi)星深空探測(cè)任務(wù)中具有廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)對(duì)衛(wèi)星的姿態(tài)提出了較高的要求,因此本文以衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)為研究背景,重點(diǎn)分析系統(tǒng)中的敏感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的分級(jí)故障診斷問(wèn)題,分級(jí)完成了系統(tǒng)的故障檢測(cè)、故障隔離與故障估計(jì)任務(wù)。主要研究?jī)?nèi)容包括:提出了基于未知輸入觀測(cè)器的故障檢測(cè)算法。設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單的未知輸入觀測(cè)器,從而產(chǎn)生不受外界干擾影響的殘差,用以判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障及故障發(fā)生時(shí)刻。這種故障檢測(cè)觀測(cè)器最大的優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)干擾解耦,消除了干擾的影響。提出了基于泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障隔離算法,將故障檢測(cè)觀測(cè)器生成的殘差作為泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練,確定系統(tǒng)故障發(fā)生的具體位置。同時(shí)給出一種PSO-黑鸛覓食混合算法,用以調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。仿真結(jié)果表明,通過(guò)該學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)PSO算法無(wú)論是收斂速度還是網(wǎng)絡(luò)精度都得到了提高。提出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知輸入觀測(cè)器設(shè)計(jì)方法,用以實(shí)現(xiàn)故障估計(jì)。本文所設(shè)計(jì)的未知輸入觀測(cè)器,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn),同時(shí)還消除了干擾的影響。此外,通過(guò)在線訓(xùn)練徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的實(shí)時(shí)故障估計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 故障檢測(cè) 故障隔離 故障估計(jì) 未知輸入觀測(cè)器 泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V448.22
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注釋表11-12
• 縮略詞12-13
• 第一章 緒論13-26
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 故障診斷技術(shù)概述14-17
• 1.2.1 故障診斷技術(shù)的概念和任務(wù)14
• 1.2.2 故障診斷方法的分類與概述14-17
• 1.3 航天器故障診斷技術(shù)概述17-23
• 1.3.1 航天器故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀17-18
• 1.3.2 航天器故障診斷方法綜述18-22
• 1.3.3 航天器故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向22-23
• 1.4 本文的主要研究工作23-24
• 1.5 本文的內(nèi)容安排24-26
• 第二章 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)建模26-35
• 2.1 引言26
• 2.2 衛(wèi)星姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)26-31
• 2.2.1 常用坐標(biāo)系26-27
• 2.2.2 衛(wèi)星姿態(tài)的描述27-30
• 2.2.3 衛(wèi)星姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程30
• 2.2.4 衛(wèi)星姿態(tài)動(dòng)力學(xué)方程30-31
• 2.2.5 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的狀態(tài)方程31
• 2.3 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)31-34
• 2.3.1 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)32
• 2.3.2 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的敏感器32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于未知輸入觀測(cè)器的故障檢測(cè)35-45
• 3.1 引言35
• 3.2 衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)故障分析35-37
• 3.2.1 敏感器故障分析35-36
• 3.2.2 執(zhí)行機(jī)構(gòu)故障分析36-37
• 3.2.3 系統(tǒng)級(jí)故障分析37
• 3.3 基于未知輸入觀測(cè)器的故障檢測(cè)方法37-41
• 3.3.1 帶有故障的衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)模型37-38
• 3.3.2 未知輸入觀測(cè)器設(shè)計(jì)38-39
• 3.3.3 未知輸入觀測(cè)器的穩(wěn)定性分析39-40
• 3.3.4 殘差的產(chǎn)生40-41
• 3.4 數(shù)值仿真與結(jié)果分析41-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障隔離45-61
• 4.1 引言45
• 4.2 泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型45-50
• 4.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念及數(shù)學(xué)表達(dá)45-47
• 4.2.2 泛函連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)定義及結(jié)構(gòu)47-49
• 4.2.3 泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)表達(dá)49-50
• 4.3 泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法50-56
• 4.3.1 粒子群優(yōu)化算法的原理及數(shù)學(xué)描述51-53
• 4.3.2 PSO-黑鸛覓食混合優(yōu)化算法53-54
• 4.3.3 采用PSO-黑鸛覓食混合學(xué)習(xí)算法的泛函模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程54-56
• 4.4 數(shù)值仿真與結(jié)果分析56-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和未知輸入觀測(cè)器的故障估計(jì)61-69
• 5.1 引言61
• 5.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)61-63
• 5.2.1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)61-62
• 5.2.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程62-63
• 5.3 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知輸入觀測(cè)器63-65
• 5.3.1 未知輸入觀測(cè)器的設(shè)計(jì)方法63-64
• 5.3.2 未知輸入觀測(cè)器穩(wěn)定性分析64-65
• 5.4 數(shù)值仿真與結(jié)果分析65-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文工作總結(jié)69
• 6.2 后續(xù)工作展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 致謝76-77
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文77

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本文編號(hào)：1132136