【摘 要】
：
我国自第一颗东方红卫星成功发射以来,至今已有400多颗在轨卫星,分别承担着科学探测、技术试验、导航定位、通信广播等重要任务。在对卫星故障的统计中,姿态控制系统故障占比最高,而动量轮作为其执行机构需要不间断地做旋转运动,更易发生故障。随着通信、大数据等技术的蓬勃发展,在轨运行卫星产生了海量的遥测数据。但截至目前的星上故障检测仍以专家系统或阈值法检测为主,具有依赖专家经验、及无法检测检测未知故障等缺点
论文部分内容阅读
我国自第一颗东方红卫星成功发射以来,至今已有400多颗在轨卫星,分别承担着科学探测、技术试验、导航定位、通信广播等重要任务。在对卫星故障的统计中,姿态控制系统故障占比最高,而动量轮作为其执行机构需要不间断地做旋转运动,更易发生故障。随着通信、大数据等技术的蓬勃发展,在轨运行卫星产生了海量的遥测数据。但截至目前的星上故障检测仍以专家系统或阈值法检测为主,具有依赖专家经验、及无法检测检测未知故障等缺点。因此,本文基于某“科学02”卫星的大量遥测数据,对其动量轮开展实时故障检测和预测研究。具体研究内容如下:1.研究卫星姿态控制系统和动量轮的工作原理及故障机理。通过分析卫星姿态的运动学与动力学方程,探究其动量轮力矩和转速控制工作模式。结合实际卫星遥测数据中缺少故障负样本数据的情况,通过研究与其工作原理相近的旋转机械故障数据特征,仿真动量轮温度和飞轮转速的故障数据,作为后续故障诊断的样本集数据。2.采用针对无标签数据的聚类算法对卫星遥测数据进行数据挖掘研究。采用动态时间规整（DTW）距离作为衡量时间序列间距离的度量方式,并通过模糊算法优化的早期放弃对DTW距离算法进行加速,得到F-DTW距离度量算法,以提高算法的运行效率。同时,通过优化密度聚类算法提出了距离倒数密度聚类算法,以弥补K-means聚类算法依赖初始聚类中心和因密度聚类出现大量密度相同的点而无法区分密度大小的不足。最后,结合仿真的故障数据进行故障检测实验。结果表明,基于F-DTW的距离倒数密度聚类算法能够检测出仿真的故障,故障数据集检测准确率大于96%,正常数据集检测准确率大于97%。3.针对卫星遥测数据为典型时间序列的数据特点,采用时间序列模型作为基础预测模型,并以其为基础训练BP神经网络模型。为了满足故障预测的高精度要求,提出了基于小世界优化的组合预测模型。通过与其它组合预测模型、基础预测模型的预测精度的对比。实验表明,小世界优化组合预测模型的预测误差比其它模型低15.5%-26.5%。故障预测仿真实验也证明了该方法在四种组合预测模型中具有最高的预测准确率（97.46%）和最低的预测漏报率（0.89%）。4.基于本文研究的故障检测和故障预测算法,设计了在轨卫星的故障诊断及预测仿真验证平台。该系统基于MATLAB软件开发,并考虑到应用的可移植性和开放性,进行了跨平台部署研究。开发好的系统可模拟卫星的离线故障检测和在线故障预测工作。
其他文献
代码注释主要用于描述程序代码所提供的功能,在软件开发期间和项目维护期间均起到了极为重要的作用。然而,在实际开发过程中,由于人工编写代码注释的时间成本较高,导致大量的程序代码出现注释丢失或注释不匹配的问题。代码注释生成主要将结构化程序代码自动转换为能够描述该程序代码功能的自然语言注释,在一定程度上减少了软件开发人员编写代码注释所需的工作量。一些研究工作直接将程序代码表示为源代码序列的形式,并采用循环
清洁水资源的日益短缺带动了废水处理科学和技术的进步。废水中顽固重金属的去除已被证明是一个具有挑战性的难题，需要开发出更多先进的水处理技术将重金属完全去除至无害化水平。本文对近年来废水中重金属处理技术的发展现状进行综述，包括光催化、浮选、化学沉淀、离子交换、电化学处理、混凝/絮凝、膜分离和吸附等技术，以期为未来高效可行的去除技术的选择和开发提供参考。
＜正＞偏头痛是常见的原发性头痛，然而其发病机制尚不明确。目前认可度较高的为三叉神经血管障碍学说、皮层扩散抑制（CSD）学说。其中中枢敏化、降钙素基因相关肽、神经胶质细胞等因素在疾病过程中起着重要作用。现今治疗偏头痛的方法存在不足，进一步探索治疗方法尤为必要。内源性大麻素系统与偏头痛发病关系密切，有潜力成为偏头痛治疗的新靶点。
近年来,支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）广泛应用于异常检测问题。传统SVDD使用hinge损失函数,球体分类器仅由少部分在球体表面的数据点（即支持向量）决定,这使得分类器对噪声敏感和重采样不稳定。在本文中,我们提出了基于pinball损失函数的SVDD模型（pin-SVDD）。在该模型中,全部训练数据（包括在球体分类器内部的数据）都参与决
社交媒体平台下话题多种多样,个体与个体之间通过关注关系、传播关系的网络结构发生信息交互,影响着每一个人的观点行为。本文围绕社交网络中的“话题检测”和“传播人物挖掘”两个核心问题,以Twitter为主要场景展开面向社交网络的话题检测与分析、基于多种关系网络的传播人物挖掘的研究。具体工作内容包括如下3个方面:（1）针对话题检测下的短文本预处理和话题发现的研究,现有方法存在短文本处理不全面、主题模型检测
将全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）运用在列车自主定位中是列车运行控制系统的重要研究方向之一。基于全球导航卫星系统的定位技术和电子通信技术将会被运用于之后的列控系统中。这其中实时位置和速度的获取是列控系统的关键技术之一,为了满足列车精确定位和测速等方面的更高的精度和完好性的要求,轨旁增强网络的研究和搭建被提上了议程。轨旁增强网络提供的
随着我国工业行业的不断发展促进国家经济水平的提升，但是工业生产过程中需要应用大量水资源，生产中所产生的废水不仅对环境造成了严重污染，还浪费许多水资源。近年来，国家越发重视水污染问题，以及绿色生态文明环境的建设工作，为此，国家环境保护部门加大工业废水的处理力度，运用合理的技术方法进行废水处理，达到工业废水再利用的发展目标，进而改善废水的污染问题，促进环境保护部门监管效率的不断提升。因此以工业废水的分
命名实体识别作为自然语言处理领域的基础任务,被广泛应用于知识图谱构建、信息抽取和对话理解等下游任务。近年来,随着深度学习的迅速发展,基于神经网络模型的命名实体识别方法取得了长足的发展。然而,深度学习方法往往依赖于大量标注数据,且人工标注费时费力,导致其在低资源场景中的表现受限。在实际应用中,命名实体识别任务在生物医学、材料科学等专业领域存在严重的标注数据匮乏问题。为了解决上述问题,现有的一些研究工
随着社会工业智能化的发展,智能服务机器人已经走进大众的生活,在未来将会起到不可或缺的作用。抓取检测是机器人的一项主要能力,开发实用的抓取检测方法和技术是机器人研究领域的核心研究方向之一。然而,现有的抓取检测方法通常是基于无标签的外观形状特征进行检测,在其训练过程中固定了样本的类别和数量,模型只能学习到有限的知识,对于已学习过的样本表现出较好的泛化能力。然而由于在实际场景中,物体的形状、颜色和大小等
在当今的环境监测工作中，废水监测是一项主要的工作内容，尤其是工业废水监测，更是对水环境污染的及时发现与治理至关重要。在发现了工业废水污染超标情况之后，相关单位也需要采取合理的技术措施进行工业废水处理，以此达到良好的污染治理效果。基于此，本文对环境监测废水以及工业废水处理技术进行了分析，包括环境监测分析工业废水的主要分类与特征、工业废水主要处理方法、工业废水处理技术实际应用。希望通过本次的分析，可以