【摘要】：面對(duì)復(fù)雜航天器的故障檢測問題,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障檢測技術(shù)相比其他技術(shù)更為適用。電源系統(tǒng)是衛(wèi)星復(fù)雜系統(tǒng)之一,也是保障衛(wèi)星正常在軌運(yùn)行的重要部分。本文以衛(wèi)星電源系統(tǒng)為研究對(duì)象,開展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障檢測技術(shù)研究。將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障檢測技術(shù)等效于多屬性決策問題,依次研究決策標(biāo)簽生成問題、屬性子集選擇問題、屬性賦權(quán)問題、決策制定問題,以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)及新增數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)問題。主要研究內(nèi)容如下:針對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障檢測技術(shù)的特點(diǎn),提出標(biāo)簽化多屬性決策理論,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。首先,根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障檢測所使用的數(shù)據(jù)系統(tǒng)(信息系統(tǒng)和決策系統(tǒng))、知識(shí)挖掘過程、檢測決策生成步驟,結(jié)合多屬性決策理論,提出標(biāo)簽化多屬性決策的基本理論。然后,從故障檢測的目標(biāo)著手,以最小化決策風(fēng)險(xiǎn)為原則,提出標(biāo)簽化多屬性決策的目標(biāo)。最后,深入分析標(biāo)簽化多屬性決策的本質(zhì)和存在的問題,為后續(xù)問題的開展提出要求和假設(shè)。針對(duì)信息系統(tǒng)的知識(shí)獲取問題,依次提出鄰域網(wǎng)格聚類和鄰域密度網(wǎng)格聚類方法,實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)向決策系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換。首先,針對(duì)已有聚類方法的不足,基于網(wǎng)格子空間劃分提出一種下山式鄰域搜索的聚類方法�；谌斯�(shù)據(jù)的聚類實(shí)驗(yàn)表明,所提方法無需預(yù)先輸入類簇個(gè)數(shù),自主尋找聚類中心,可以處理任意形狀的數(shù)據(jù)聚類問題。然后,為解決鄰域網(wǎng)格聚類方法不便于處理過于重疊覆蓋數(shù)據(jù)的問題,增加對(duì)局部密度的利用,提出鄰域密度網(wǎng)格聚類方法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,鄰域密度網(wǎng)格聚類方法具備了鄰域網(wǎng)格聚類的優(yōu)點(diǎn),且可以有效處理重疊覆蓋的數(shù)據(jù)。隨后,將所提理論應(yīng)用于衛(wèi)星電源系統(tǒng)典型故障檢測中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提聚類方法優(yōu)于其他常用聚類方法。最后,給出關(guān)于所提聚類方法的一些討論和參數(shù)穩(wěn)健性分析。從統(tǒng)計(jì)思想出發(fā),提出模糊貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)模型,實(shí)現(xiàn)決策系統(tǒng)的知識(shí)獲取與決策制定。首先,從數(shù)據(jù)的分布特性著手,深入分析數(shù)據(jù)的潛在信息,結(jié)合標(biāo)簽化多屬性決策的目標(biāo),提出模糊貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)模型。該模型在綜合考慮數(shù)據(jù)的模糊性、�；P(guān)系后,解決經(jīng)典貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)模型的不便處理混合數(shù)據(jù)以及不便確定損失函數(shù)的不足。然后,依次將該模型應(yīng)用于標(biāo)簽化多屬性決策的屬性子集選擇和屬性賦權(quán)問題中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提理論和方法占有一定優(yōu)勢。其中,關(guān)于屬性賦權(quán)的評(píng)價(jià)問題,提出縱向偏差和橫向殘差的相關(guān)系數(shù)指標(biāo),人工數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提指標(biāo)更為合理。然后,將模糊貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)模型與T-S模糊模型結(jié)合,實(shí)現(xiàn)規(guī)則提取和決策制定。最后,將所提方法應(yīng)用于衛(wèi)星電源系統(tǒng)典型故障檢測中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法適用于衛(wèi)星電源系統(tǒng)故障檢測,且再次驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性和合理性。在最后的決策實(shí)驗(yàn)中,對(duì)標(biāo)簽化多屬性決策提出的假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。為彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)思想的不足,改變?yōu)榇植谒枷?提出單參數(shù)決策粗糙集模型及鄰域單參數(shù)決策粗糙集模型,實(shí)現(xiàn)決策系統(tǒng)的知識(shí)獲取。首先,分析基于統(tǒng)計(jì)思想知識(shí)獲取和決策制定的不足,在粗糙近似空間中刻畫數(shù)據(jù)信息,深入分析決策粗糙集和三支決策思想。針對(duì)決策粗糙集模型中參數(shù)過多且不確定問題,推導(dǎo)出新的參數(shù)確定公式,提出單參數(shù)決策粗糙集模型,并對(duì)相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行分析討論。然后,利用鄰域關(guān)系將單參數(shù)決策粗糙集模型實(shí)例化,提出鄰域單參數(shù)決策粗糙集模型,給出屬性約簡和賦權(quán)算法。在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié),給出單參數(shù)選取原則,并對(duì)比屬性約簡和屬性賦權(quán)效果,結(jié)果表明,單參數(shù)決策粗糙集模型相比傳統(tǒng)決策粗糙集模型更易于實(shí)際應(yīng)用。最后,在衛(wèi)星電源系統(tǒng)故障檢測應(yīng)用中驗(yàn)證所提理論的實(shí)際應(yīng)用性。針對(duì)海量數(shù)據(jù)快速挖掘和新增數(shù)據(jù)對(duì)知識(shí)庫的影響問題,提出網(wǎng)格聚類粗糙集模型和粗糙自學(xué)習(xí)理論,分別實(shí)現(xiàn)快速屬性約簡和新增數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)功能。首先,結(jié)合粗糙思想和聚類思想,提出網(wǎng)格子空間聚類算法和網(wǎng)格聚類粗糙集,并設(shè)計(jì)了啟發(fā)式約簡算法。然后,基于知識(shí)劃分的思想,提出粗糙自學(xué)習(xí)理論,并利用網(wǎng)格聚類粗糙集將粗糙自學(xué)習(xí)理論實(shí)例化。在數(shù)值實(shí)驗(yàn)中,依次完成參數(shù)選取實(shí)驗(yàn)、聚類方法選取對(duì)比實(shí)驗(yàn)、屬性約簡結(jié)果對(duì)比實(shí)驗(yàn)、約簡速度對(duì)比實(shí)驗(yàn)和粗糙自學(xué)習(xí)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,所提理論和方法在快速屬性約簡方面具有很大優(yōu)勢,可以有效解決新增數(shù)據(jù)對(duì)知識(shí)庫的影響問題。上述問題研究屬于檢測的進(jìn)階技術(shù)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V467

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2684308