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基于推演式聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法的衛(wèi)星健康狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2017-10-11 21:24

  本文關(guān)鍵詞:基于推演式聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法的衛(wèi)星健康狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)


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【摘要】:提出一種基于推演式聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法的衛(wèi)星通用健康狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng),應(yīng)用衛(wèi)星運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建多維空間向量集,通過(guò)聚類(lèi)生成健康狀態(tài)知識(shí)庫(kù),可以實(shí)時(shí)監(jiān)視衛(wèi)星遙測(cè)狀態(tài)。使用某衛(wèi)星熱控分系統(tǒng)的測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)該系統(tǒng)的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明:該系統(tǒng)具有較好的衛(wèi)星異常健康狀態(tài)識(shí)別與評(píng)估的能力和準(zhǔn)確度,可為衛(wèi)星健康狀態(tài)監(jiān)視手段的選擇提供參考。
【作者單位】: 北京空間飛行器總體設(shè)計(jì)部;
【關(guān)鍵詞】衛(wèi)星 健康狀態(tài)監(jiān)視 機(jī)器學(xué)習(xí) 聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法
【分類(lèi)號(hào)】:V467
【正文快照】: 1引言衛(wèi)星健康狀態(tài)監(jiān)視軟件的目標(biāo)是及時(shí)發(fā)現(xiàn)衛(wèi)星可能存在的異常問(wèn)題,提升異常問(wèn)題的識(shí)別率對(duì)保障衛(wèi)星在軌正常運(yùn)行具有重要意義[1]。隨著衛(wèi)星系統(tǒng)復(fù)雜性的快速增長(zhǎng),對(duì)健康狀態(tài)監(jiān)視軟件的功能提出了更高的要求,主要表現(xiàn)在:1表征衛(wèi)星狀態(tài)的參數(shù)越來(lái)越多,由單一的參數(shù)判讀向多參

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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2 高克寒;張素明;王曉林;安雪巖;;基于改進(jìn)歸納式監(jiān)控算法的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)故障檢測(cè)[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2016年10期

3 張明微;吳海濤;;一種優(yōu)化初始聚類(lèi)中心的k-means算法[J];上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年05期

4 余晟;張海祥;宋宏江;何曉宇;閆金棟;;基于推演式聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法的衛(wèi)星健康狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)[J];航天器工程;2016年05期

5 周旺;張晨麟;吳建鑫;;一種基于Hartigan-Wong和Lloyd的定性平衡聚類(lèi)算法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2016年05期

6 宋欣霞;金衛(wèi);;基于醫(yī)療數(shù)據(jù)的K-means算法優(yōu)化研究[J];中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué);2016年08期

7 錢(qián)景輝;竇立陽(yáng);李榮雨;;一種基于多示例學(xué)習(xí)的局部離群點(diǎn)檢測(cè)算法[J];信息與控制;2016年04期

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9 周鹿揚(yáng);程文杰;徐建鵬;徐祥;;一種基于聚類(lèi)中心的快速聚類(lèi)算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2016年S1期

10 原s,

本文編號(hào):1014826


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