【摘要】：衛(wèi)星地面站接收系統(tǒng)負責接收來自衛(wèi)星的無線射頻信號,是衛(wèi)星通信系統(tǒng)的重要組成部分,其安全可靠穩(wěn)定的運行至關(guān)重要。地面站設(shè)備一旦出現(xiàn)故障,若不能及時有效排除,不僅會影響地面站系統(tǒng)的正常安全穩(wěn)定的工作,還可能導致整個地面站系統(tǒng)癱瘓,因此,對衛(wèi)星地面站設(shè)備進行故障診斷和定位具有非常重要的意義。由于地面站接收設(shè)備結(jié)構(gòu)復雜,難以建立精確、完備的模型,一旦系統(tǒng)發(fā)生故障,故障診斷和定位比較困難。傳統(tǒng)的故障診斷方法診斷周期長,效率低下,難以滿足衛(wèi)星地面站裝備快速故障診斷和定位需求,本文緊緊圍繞地面站接收系統(tǒng)的故障診斷與定位開展了相關(guān)研究,主要工作如下:1.針對如何有效提取故障信號特征問題,采用了基于小波包變換的特征提取技術(shù),解決了傅里葉變換中存在的不能對突變的、非周期的、非穩(wěn)態(tài)信號進行有效特征提取的問題,并利用仿真信號對基于小波包變換的故障特征提取方法進行驗證。2.針對傳統(tǒng)的單一設(shè)備級故障診斷方法準確率低的問題,提出了聯(lián)合案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)和故障樹分析(Fault Tree Analysis,FTA)的地面站接收系統(tǒng)故障診斷方法。針對案例推理效率低下的問題,提出了二次檢索索引策略,并建立了衛(wèi)星地面站故障的多級案例庫組織結(jié)構(gòu)。針對案例推理中案例庫不完整和故障樹分析計算量大等問題,提出先采用案例推理取檢索故障,再利用故障樹診斷的思想。以某衛(wèi)星通信地面站出現(xiàn)載波失鎖故障現(xiàn)象為例,對本文提出方法步驟進行詳細展示,并準確診斷出案例庫中不存在的故障。檢索結(jié)束后新的案例被添加至案例庫中,檢索的效率得到明顯提升,驗證了本文方法的有效性。3.針對元器件級故障診斷效率低的問題,提出了基于小波包變換和XGBOOST算法的故障診斷方法。針對地面站的低噪聲放大器軟故障特征難以提取的問題,利用‘db4’小波對電路輸出響應的電壓信號提取8維的故障特征向量。本文將XGBOOST算法應用到模擬電路的故障診斷中,集成多個弱分類器構(gòu)成較強的分類器,自動利用CPU進行多線程進行分布式計算。通過仿真軟件模擬低噪聲放大電路的11種不同故障狀態(tài),進行實驗驗證。實驗結(jié)果表明采用基于小波包變換和XGBOOST算法在測試集精度、召回率、F1值上達到98%以上,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的故障特征提取方法和故障診斷方法。4.開發(fā)了聯(lián)合CBR和FTA的故障診斷軟件系統(tǒng),以案例推理和故障樹分析為基礎(chǔ),構(gòu)建了系統(tǒng)應用層、業(yè)務邏輯層和知識數(shù)據(jù)層,實現(xiàn)了衛(wèi)星地面站接收系統(tǒng)的智能故障診斷。
【圖文】：

第三章 聯(lián)合 CBR 和 FTA 的地面站接收系統(tǒng)設(shè)備級的故障診斷根據(jù)式(3.8)可得出當前案例 C 與舊案例 A 的相似度 SIM（C，A）=0.538，同理前案例與案例庫中其它案例的相似度，分別為 SIM(C，F(xiàn)D00008)=0.50，SI010)=0.23，SIM(C，F(xiàn)D00011)=0.33，SIM(C，F(xiàn)D00012)=0.13，SIM(C，F(xiàn)D00013據(jù)相似度進行排序，如圖 3.11 所示。

第 31 頁圖 3.11 相似案例的查詢結(jié)果驟三：選擇最佳案例考文獻[68]中閾值設(shè)置的方法，，設(shè)置閾值為 α=0.6，系統(tǒng)只保留相似度大于閾選案例。系統(tǒng)推理過程如圖 3.11 所示。如果查詢結(jié)果中存在高于相似度閾值的相似度最高的案例解決方案對當前案例進行故障處理，若故障成功解決，則
【學位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN927.2

【參考文獻】

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本文編號：2632914