本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航天器姿控系統(tǒng)故障診斷研究

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【摘要】：姿態(tài)控制系統(tǒng)是航天器最重要的子系統(tǒng)之一,因其工作環(huán)境惡劣,極易出現(xiàn)故障。故障診斷技術(shù)可以使航天器對系統(tǒng)異常狀況做出快速響應(yīng),從而減少甚至避免災(zāi)難性事故的發(fā)生,保證航天器在軌運行的可靠性與安全性。本文以航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)為研究對象,在基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)部件重要性的基礎(chǔ)上,深入研究了航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)的故障診斷問題。論文的研究工作主要包括:首先,通過對大量文獻(xiàn)的調(diào)研,論述了故障及故障診斷的概念,系統(tǒng)地分析了航天器故障診斷的方法、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展方向。在詳細(xì)分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用及優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以很好地處理不確定性信息并且不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,因此,本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入航天器姿控系統(tǒng)故障診斷研究之中。其次,歸納給出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論。簡單地闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生、發(fā)展及其分類,系統(tǒng)地分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與推理算法及其相關(guān)工具軟件,重點分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的研究情況。為基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)故障診斷方法研究奠定理論基礎(chǔ)。然后,為了節(jié)省故障診斷資源,加快故障診斷速度,研究了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)靈敏度函數(shù)的航天器姿控系統(tǒng)節(jié)點優(yōu)選問題。針對航天器姿態(tài)控制系統(tǒng),利用專家經(jīng)驗及歷史故障數(shù)據(jù)確定航天器姿控系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),以此避免不確定性因素的影響。在該模型的基礎(chǔ)上結(jié)合貝葉斯靈敏度函數(shù),提出一種航天器姿控系統(tǒng)節(jié)點優(yōu)選算法,通過計算節(jié)點的重要度,找出對系統(tǒng)安全影響最大的部件,以指導(dǎo)后文故障診斷算法的研究。最后,針對航天器姿控系統(tǒng)關(guān)鍵部件的典型故障,提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的航天器姿控系統(tǒng)故障診斷方法。該方法將信號特征提取技術(shù)與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器相結(jié)合,首先應(yīng)用時域及頻域信號特征提取技術(shù)提取故障信號特征信息,然后采用屬性約簡算法去掉特征信息的冗余屬性,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計改進(jìn)的樸素貝葉斯分類器進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,實現(xiàn)故障的診斷。本文將該方法應(yīng)用于航天器姿控系統(tǒng)的單故障及多故障的故障診斷研究,通過實例分析驗證該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：航天器 姿態(tài)控制系統(tǒng) 故障診斷 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 特征提取 分類器
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V467
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-21
• 1.1 課題來源9
• 1.2 課題研究的目的和意義9-10
• 1.3 航天器故障診斷技術(shù)綜述10-16
• 1.3.1 故障診斷技術(shù)概念10-11
• 1.3.2 國內(nèi)外航天器故障診斷技術(shù)發(fā)展概況11-12
• 1.3.3 航天器故障診斷方法研究綜述12-15
• 1.3.4 未來的發(fā)展方向15-16
• 1.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其在故障診斷中的應(yīng)用16-19
• 1.4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域17-18
• 1.4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的優(yōu)勢18-19
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容及安排19-21
• 第2章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念21-24
• 2.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的提出與發(fā)展21-22
• 2.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念與分類22-24
• 2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與推理算法24-26
• 2.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法24-26
• 2.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理算法26
• 2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器26-31
• 2.4.1 貝葉斯分類器的概念26-27
• 2.4.2 樸素貝葉斯分類器27-28
• 2.4.3 樸素貝葉斯分類器的改進(jìn)算法28-31
• 2.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的工具軟件31-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)航天器姿控系統(tǒng)故障節(jié)點優(yōu)選33-48
• 3.1 引言33-34
• 3.2 航天器姿控系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的建立34-38
• 3.2.1 系統(tǒng)節(jié)點的選取與離散化34-35
• 3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建立35-36
• 3.2.3 確定網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的參數(shù)值36-38
• 3.3 基于貝葉斯靈敏度函數(shù)的故障節(jié)點優(yōu)選38-44
• 3.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)靈敏度函數(shù)38-39
• 3.3.2 姿控系統(tǒng)節(jié)點靈敏度函數(shù)的計算與節(jié)點優(yōu)選39-44
• 3.4 航天器姿控系統(tǒng)優(yōu)選節(jié)點的故障分析44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 航天器姿控系統(tǒng)故障診斷方法研究48-74
• 4.1 引言48
• 4.2 航天器姿控系統(tǒng)故障信號特征提取方法研究48-54
• 4.2.1 故障信號的時域特征提取48-51
• 4.2.2 基于小波包的頻域特征提取51-54
• 4.3 信號特征屬性約簡算法研究54-57
• 4.3.1 建立樣本決策表并離散化54-55
• 4.3.2 基于類差別矩陣和屬性重要度的屬性約簡算法55-57
• 4.4 基于屬性約簡的樸素貝葉斯分類器的設(shè)計57-60
• 4.4.1 屬性約簡樸素貝葉斯分類器算法57-59
• 4.4.2 算法流程59-60
• 4.5 ARNBC在航天器姿控系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用60-72
• 4.5.1 ARNBC在航天器姿控系統(tǒng)單故障診斷中的應(yīng)用60-67
• 4.5.2 ARNBC在航天器姿控系統(tǒng)多故障診斷中的應(yīng)用67-72
• 4.5.3 診斷結(jié)果對比分析72
• 4.6 本章小結(jié)72-74
• 結(jié)論74-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果80-82
• 致謝82

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本文編號：619073