本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的航天器遙測數(shù)據(jù)分析技術研究與應用

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【摘要】：近些年,隨著人們對航天器系統(tǒng)可靠、穩(wěn)定運行要求的不斷提高,事后維修等傳統(tǒng)的設備可靠性提升方式已經(jīng)不能滿足這種要求,需要運管人員能夠實時監(jiān)控航天器運行狀況。航天器遙測數(shù)據(jù)包含系統(tǒng)狀態(tài)的重要參數(shù)信息,真實地反映系統(tǒng)的健康狀態(tài),針對衛(wèi)星在軌運行及地面測試過程中產(chǎn)生的大量遙測數(shù)據(jù)人工分析困難的情況,本課題研究了可應用于衛(wèi)星待比對系統(tǒng)的日常維護過程,為系統(tǒng)維護人員提供系統(tǒng)狀態(tài)好、壞的判定手段�；谝陨媳尘�,本文對衛(wèi)星故障與正常狀態(tài)特征比對系統(tǒng)整體需求、設計以及關鍵技術進行深入研究,具體研究內(nèi)容包含以下方面:1.基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)+算法思想,對衛(wèi)星正常與故障狀態(tài)比對方法進行研究,包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、狀態(tài)識別以及參數(shù)分類關鍵算法,對遙測數(shù)據(jù)時間序列極值、頻率等特征屬性進行提取,分析遙測數(shù)據(jù)參數(shù)與系統(tǒng)狀態(tài)的相關性以及參數(shù)間相關性。2.設計與實現(xiàn)了特征提取、狀態(tài)比對以及基于無監(jiān)督聚類參數(shù)分類算法,對關鍵算法以及故障與正常狀態(tài)比對系統(tǒng)軟件,為運管人員提供可交互的操作平臺。3.采用某衛(wèi)星四個典型系統(tǒng)故障實例,分別對數(shù)據(jù)預處理、特征提取、狀態(tài)識別以及參數(shù)分類算法進行仿真驗證,對各算法處理精度進行分析對比,并觀察其適用性。通過對正常與故障狀態(tài)參數(shù)進行特征值提取與狀態(tài)比對實驗,將實際情況與系統(tǒng)分析結果做比較,可以看出本系統(tǒng)在對系統(tǒng)狀態(tài)分析上具有較好的處理效果,可以滿足運管人員日常工作需求。
【關鍵詞】：遙測數(shù)據(jù) 特征提取 狀態(tài)識別 參數(shù)分類
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V557
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景與意義11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究內(nèi)容與組織結構13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13
• 1.3.2 組織結構13-15
• 第二章 相關理論與關鍵技術15-25
• 2.1 特征提取關鍵技術15-23
• 2.1.1 AR模型建模與優(yōu)化15-18
• 2.1.2 曲線擬合理論18-22
• 2.1.3 小波消澡原理22-23
• 2.2 相關度計算23-24
• 2.3 無監(jiān)督分類24
• 2.4 本章小結24-25
• 第三章 系統(tǒng)需求分析與總體設計25-32
• 3.1 系統(tǒng)總體概述25
• 3.2 功能性需求分析25-29
• 3.2.2 故障與正常狀態(tài)參數(shù)分類及特征提取25-27
• 3.2.3 故障與正常狀態(tài)參數(shù)特征比對模塊27-28
• 3.2.4 系統(tǒng)界面展示與服務模塊28-29
• 3.3 非功能性需求分析29
• 3.3.1 性能要求29
• 3.3.2 輸入/輸出29
• 3.3.3 系統(tǒng)接口29
• 3.4 系統(tǒng)總體設計29-31
• 3.4.1 總體流程設計29-30
• 3.4.2 邏輯架構設計30-31
• 3.4.3 系統(tǒng)接口關系31
• 3.4.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境31
• 3.5 本章小結31-32
• 第四章 系統(tǒng)及關鍵算法的設計與實現(xiàn)32-63
• 4.1 特征提取關鍵算法的設計與實現(xiàn)32-43
• 4.1.1 數(shù)據(jù)預處理算法的設計與實現(xiàn)32-33
• 4.1.2 特征提取關鍵算法的設計與實現(xiàn)33-43
• 4.2 狀態(tài)比對關鍵算法設計與實現(xiàn)43-55
• 4.2.1 基于歷史數(shù)據(jù)的系統(tǒng)參數(shù)故障相關性閾值自適應選擇算法43-46
• 4.2.2 故障與正常狀態(tài)識別算法設計與實現(xiàn)46-55
• 4.3 聚類法參數(shù)分類算法設計與實現(xiàn)55-58
• 4.3.1 聚類法參數(shù)分類算法設計55-58
• 4.3.2 聚類法參數(shù)分類算法實現(xiàn)58
• 4.4 界面展示與服務模塊實現(xiàn)58-62
• 4.4.1 預處理模塊實現(xiàn)60
• 4.4.2 參數(shù)分析模塊實現(xiàn)60-62
• 4.4.3 參數(shù)分類模塊實現(xiàn)62
• 4.5 本章小結62-63
• 第五章 實驗與分析63-76
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)63
• 5.2 預處理實驗及性能分析63-64
• 5.3 特征提取實驗64-68
• 5.3.1 基于AR模型的特征提取64-65
• 5.3.2 基于曲線擬合的特征提取65-66
• 5.3.3 基于遍歷搜索的極值點提取66-67
• 5.3.4 全局極值點特征提取67
• 5.3.6 特征提取法對比結果67-68
• 5.4 狀態(tài)識別實驗68-74
• 5.4.1 相關系數(shù)法比對68-69
• 5.4.2 AR模型特征比對69-70
• 5.4.3 曲線擬合特征比對70-72
• 5.4.4 遍歷搜索極值特征比對72-73
• 5.4.5 狀態(tài)識別法對比結果73-74
• 5.5 參數(shù)分類實驗74-75
• 5.6 實驗總結75-76
• 第六章 總結與展望76-78
• 6.1 總結76
• 6.2 工作展望與不足76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-81

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10 龍Z，

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