本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的航天器性能退化分析方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國航天事業(yè)的蓬勃發(fā)展,在軌航天器的數(shù)量逐年增多,其控制精度高、工作模式多、復(fù)雜度高等特點(diǎn)給地面管理工作帶來了極大的挑戰(zhàn)。航天器從正常到失效期間,通常會(huì)經(jīng)歷長時(shí)間的性能退化階段。若能夠提前檢測出航天器性能退化程度,評(píng)估航天器當(dāng)前的運(yùn)行狀況,就可以有針對(duì)性地調(diào)整其工作狀態(tài)進(jìn)而防止航天器失效的發(fā)生。性能退化分析作為一種新的分析方法,是檢測性能退化程度的重要手段,也為高可靠性產(chǎn)品的壽命預(yù)測提供了新的途徑。然而,使用傳統(tǒng)的退化分析方法對(duì)航天器進(jìn)行性能退化分析,會(huì)面臨試驗(yàn)難度大、成本高等諸多問題。航天器在軌監(jiān)測管理過程中產(chǎn)生了大量的遙測數(shù)據(jù),激增的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著重要的航天器性能退化信息和知識(shí),亟需進(jìn)一步挖掘和分析。本文以航天器大數(shù)據(jù)為對(duì)象,綜合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和技術(shù),深入開展了航天器性能退化分析方法的相關(guān)研究,具體包含如下幾個(gè)方面:(1)從理論分析和工程應(yīng)用角度出發(fā),分析了性能退化分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及航天器性能退化分析與預(yù)測等方面的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)了當(dāng)前亟需解決的問題,闡述了本文的選題背景和研究意義。(2)針對(duì)航天器遙測大數(shù)據(jù)特點(diǎn),介紹了處理遙測大數(shù)據(jù)的Hadoop實(shí)驗(yàn)平臺(tái)部署情況,并給出了在數(shù)據(jù)平臺(tái)中相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果。航天大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括野值剔除、特征提取等步驟,使后期算法在處理時(shí)具有較高的精度和效率;計(jì)算并比較了工程領(lǐng)域常用特征指標(biāo)對(duì)航天器性能退化的反映能力,實(shí)驗(yàn)表明常用特征對(duì)航天器的性能退化不敏感。(3)提出了使用樣本熵作為航天器性能退化特征指標(biāo),結(jié)合支持向量數(shù)據(jù)描述理論提出了一種新的性能退化分析方法。該方法綜合多個(gè)參數(shù)的退化信息,能夠反映航天器部件的性能退化情況,解決了航天遙測大數(shù)據(jù)處理困難,常用特征指標(biāo)分析退化效果不明顯的問題。(4)針對(duì)航天器關(guān)鍵退化度量參數(shù)受周期性因素影響明顯的問題,為有效提取退化趨勢并對(duì)參數(shù)預(yù)測,提出了一種時(shí)間序列分解的周期性參數(shù)的預(yù)測方法。該方法使用時(shí)間序列分析的方法對(duì)周期性參數(shù)分解,然后分別預(yù)測,最后再組合成最終預(yù)測值。實(shí)驗(yàn)證明,該方法對(duì)航天器周期性參數(shù)的趨勢預(yù)測具有較高的精度,對(duì)退化趨勢的描述具有實(shí)際意義。經(jīng)擴(kuò)展后,可進(jìn)一步應(yīng)用于衛(wèi)星壽命的預(yù)測。本文研究方法和軟件系統(tǒng)已在某衛(wèi)星在軌性能分析軟件系統(tǒng)中應(yīng)用,取得了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：性能退化 航天器 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 時(shí)間序列 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V467;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注釋表12-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景13-16
• 1.1.1 退化分析方法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.1.2 退化分析方法存在的問題14-15
• 1.1.3 航天大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值15-16
• 1.2 研究意義16-17
• 1.2.1 航天器性能退化分析的意義16-17
• 1.2.2 本文研究意義17
• 1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-20
• 第二章 大數(shù)據(jù)的平臺(tái)部署及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備20-35
• 2.1 大數(shù)據(jù)概述20-21
• 2.1.1 定義和內(nèi)容20-21
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述21
• 2.2 基于Hadoop的分布式實(shí)驗(yàn)平臺(tái)21-25
• 2.2.1 Hadoop生態(tài)21-22
• 2.2.2 Hadoop實(shí)驗(yàn)平臺(tái)部署22-25
• 2.3 航天大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備25-34
• 2.3.1 遙測數(shù)據(jù)導(dǎo)入25-26
• 2.3.2 野值處理26-29
• 2.3.3 常用特征提取29-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的性能退化分析方法35-53
• 3.1 相關(guān)研究35-36
• 3.1.1 相關(guān)工作35
• 3.1.2 問題的提出35-36
• 3.2 基于熵的特征提取36-39
• 3.2.1 信息熵36
• 3.2.2 樣本熵36-38
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析38-39
• 3.3 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的性能退化分析方法39-52
• 3.3.1 基本概念39-42
• 3.3.2.1 灰關(guān)聯(lián)分析39-40
• 3.3.2.2 支持向量數(shù)據(jù)描述40-42
• 3.3.2 算法原理42-43
• 3.3.3 算法框架43-47
• 3.3.3.1 框架及步驟43-44
• 3.3.3.2 算法描述44-47
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)與分析47-52
• 3.3.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理47-48
• 3.3.4.2 建模及退化分析48-50
• 3.3.4.3 數(shù)據(jù)處理分析50-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第四章 性能退化航天器的周期性參數(shù)預(yù)測方法53-75
• 4.1 預(yù)測方法概述53-61
• 4.1.1 回歸方法53-56
• 4.1.1.1 曲線擬合回歸53-54
• 4.1.1.2 ARMA模型54-56
• 4.1.2 平滑方法56-58
• 4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)58-61
• 4.1.4 組合方法61
• 4.2 基于時(shí)間序列分解的組合預(yù)測方法61-74
• 4.2.1 相關(guān)研究61-62
• 4.2.2 基本概念62-66
• 4.2.2.1 小波分析62-63
• 4.2.2.2 時(shí)間序列分解63-64
• 4.2.2.3 GM(1,1)與殘差修正GM(1,1)64-66
• 4.2.3 算法框架66-69
• 4.2.3.1 框架及步驟66-67
• 4.2.3.2 算法描述67-69
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)與分析69-74
• 4.2.4.1 小波降噪及周期提取69-70
• 4.2.4.2 時(shí)間序列分解70-71
• 4.2.4.3 參數(shù)預(yù)測71-74
• 4.3 本章小結(jié)74-75
• 第五章 總結(jié)與展望75-77
• 5.1 本文總結(jié)75-76
• 5.2 展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-83
• 致謝83-84
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文84

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