本文關(guān)鍵詞：衛(wèi)星動量輪故障檢測與診斷方法研究

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【摘要】：動量輪是衛(wèi)星最為關(guān)鍵的子系統(tǒng)之一,其可靠性是衛(wèi)星正常運行的基本保障。動量輪作為一個高速旋轉(zhuǎn)的部件,它的壽命和可靠性受到影響,所以是最容易發(fā)生故障的。在此背景下,本文主要是利用遙測數(shù)據(jù)對動量輪進(jìn)行故障檢測和診斷。首先,本文詳細(xì)分析了動量輪的結(jié)構(gòu)和工作原理,由工作原理分析測量參數(shù)之間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系,然后依據(jù)遙測數(shù)據(jù),利用最小二乘的方法估計出動量輪測量參數(shù)間的關(guān)聯(lián)參數(shù)。根據(jù)所求關(guān)聯(lián)參數(shù)來建立系統(tǒng)方程,利用粒子濾波根據(jù)一個參數(shù)來估計另一個參數(shù),并與實際的測量數(shù)據(jù)比較。驗證關(guān)聯(lián)關(guān)系的準(zhǔn)確性。把粒子濾波的估計值與真實測量數(shù)據(jù)的殘差對動量輪進(jìn)行故障檢測。具體使用休哈特控制圖、累積和控制圖來設(shè)定閾值�？紤]殘差值不服從檢測方法的要求,又對殘差進(jìn)行預(yù)處理。最后給出了不同殘差對應(yīng)的控制圖。由于動量輪的故障數(shù)據(jù)很少,本文根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系建立動量輪仿真模型,并利用遙測數(shù)據(jù)驗證了仿真模型的準(zhǔn)確性。分析了動量輪常見的故障模式,并對典型故障進(jìn)行了仿真。根據(jù)故障仿真數(shù)據(jù),并用卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波方法估計出不同故障下的特征參數(shù)變化情況,同時用粒子濾波方法給出不同故障下對應(yīng)的殘差變化情況,建立特征參數(shù)和殘差與故障模式之間的映射關(guān)系,最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,建立了故障診斷模型,并利用仿真數(shù)據(jù)驗證了診斷模型的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：動量輪 關(guān)聯(lián)關(guān)系 故障檢測 故障仿真 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V467
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9
• 1.2 航天器故障診斷的研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 航天器故障診斷方法綜述9-12
• 1.2.2 動量輪故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容13-15
• 第2章 動量輪關(guān)聯(lián)關(guān)系分析15-37
• 2.1 引言15
• 2.2 動量輪工作原理及數(shù)學(xué)模型分析15-18
• 2.2.1 動量輪工作原理15-17
• 2.2.2 動量輪工作模式17-18
• 2.3 動量輪遙測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系18-25
• 2.3.1 最小二乘估計原理18-20
• 2.3.2 參數(shù)計算20-25
• 2.4 關(guān)聯(lián)關(guān)系的驗證25-36
• 2.4.1 粒子濾波25-30
• 2.4.2 關(guān)聯(lián)關(guān)系的驗證30-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第3章 基于常規(guī)控制圖的動量輪檢測方法37-58
• 3.1 引言37
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-39
• 3.3 常規(guī)控制圖的原理39-43
• 3.3.1 休哈特控制圖的原理39-41
• 3.3.2 累積和控制圖的原理41-43
• 3.4 動量輪故障檢測分析43-57
• 3.5 本章小結(jié)57-58
• 第4章 動量輪故障仿真58-70
• 4.1 引言58
• 4.2 建立動量輪仿真模型58-62
• 4.2.1 動量輪仿真模型的搭建58-61
• 4.2.2 模型的驗證61-62
• 4.3 動量輪故障仿真62-69
• 4.3.1 動量輪故障分析62-63
• 4.3.2 正常狀態(tài)的仿真63-64
• 4.3.3 故障狀態(tài)的仿真64-69
• 4.4 本章小結(jié)69-70
• 第5章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動量輪故障診斷方法70-92
• 5.1 引言70
• 5.2 參數(shù)估計方法70-74
• 5.2.1 卡爾曼濾波70-72
• 5.2.2 卡爾曼無跡濾波72-74
• 5.3 動量輪特征提取74-85
• 5.3.1 正常狀態(tài)的特征提取75-77
• 5.3.2 故障狀態(tài)的特征提取77-85
• 5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型85-91
• 5.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與訓(xùn)練86-87
• 5.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試87-91
• 5.5 本章小結(jié)91-92
• 結(jié)論92-94
• 參考文獻(xiàn)94-100
• 致謝100

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本文編號：885039