本文關(guān)鍵詞：健康管理技術(shù)在電子系統(tǒng)空間應(yīng)用中的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著系統(tǒng)和設(shè)備向著小型化、復(fù)雜化及智能化方向的不斷發(fā)展,系統(tǒng)或設(shè)備自身的可靠性、安全性、可維修保障性及維修保障費(fèi)用等問題日漸突出。因此,近些年發(fā)展起來的以系統(tǒng)狀態(tài)信息監(jiān)測、故障診斷和預(yù)測以及維修決策為主要內(nèi)容的預(yù)測和健康管理(PHM)將成為未來自主保障系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)和研究熱點(diǎn)。本文以一般意義上的空間電子系統(tǒng)為對象對PHM系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和部分關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究及應(yīng)用,包括硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)和軟件算法的應(yīng)用,具體的研究內(nèi)容和工作如下:(1)建立一般最小電子系統(tǒng)“自主”健康管理的體系結(jié)構(gòu)。在分析和總結(jié)兩類典型PHM體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,按照邏輯功能分層級(jí)的思想設(shè)計(jì)了本文研究的體系結(jié)構(gòu),并對其中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了簡要概括。(2)構(gòu)建空間環(huán)境下電子系統(tǒng)的健康指標(biāo)體系。作為健康管理系統(tǒng)研究的第一步,指標(biāo)體系的構(gòu)建是在總結(jié)其構(gòu)建原則和方法的基礎(chǔ)上完成,然后以集成了數(shù)據(jù)采集和傳輸方式的1-Wire傳感器為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了針對空間電子系統(tǒng)故障模擬、指標(biāo)驗(yàn)證的硬件數(shù)據(jù)平臺(tái),并選擇其中的一組指標(biāo)作為整個(gè)研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(3)建立基于聚類算法的系統(tǒng)健康狀態(tài)模型。在健康管理系統(tǒng)“自主性”的要求下,利用聚類算法和累積的歷史數(shù)據(jù)經(jīng)無監(jiān)督分類過程建立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)狀態(tài)模型。經(jīng)分析和驗(yàn)證,分別應(yīng)用FCM算法和本文提出的一種擬人聚類算法完成整體上的粗分類和模式內(nèi)的細(xì)分類。(4)以狀態(tài)模型為基礎(chǔ)評(píng)估系統(tǒng)某時(shí)刻的狀態(tài)。根據(jù)純數(shù)據(jù)的狀態(tài)模型和即時(shí)時(shí)刻的狀態(tài)參數(shù),可將狀態(tài)評(píng)估問題轉(zhuǎn)化為基于樣本和標(biāo)準(zhǔn)集的模式識(shí)別問題,本文研究時(shí)分別采用三種識(shí)別方法進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估的應(yīng)用驗(yàn)證,結(jié)果表明其中的基于統(tǒng)計(jì)模式的模糊模式識(shí)別方法最為合理可行。(5)利用系統(tǒng)指標(biāo)的趨勢預(yù)測完成系統(tǒng)狀態(tài)的趨勢預(yù)測。將表征狀態(tài)的指標(biāo)的時(shí)間序列進(jìn)行分析和處理,再利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。本文先后采用灰色預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,對比顯示后者在波動(dòng)序列的預(yù)測上性能更好。
【關(guān)鍵詞】：預(yù)測與健康管理 體系結(jié)構(gòu) 指標(biāo)體系 聚類算法 模式識(shí)別 趨勢預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：西安微電子技術(shù)研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TP183;V443
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 課題研究背景8
• 1.2 PHM系統(tǒng)及本文研究的意義8-9
• 1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 健康管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)11-16
• 2.1 OSA-CBM開放式體系結(jié)構(gòu)11-12
• 2.2 協(xié)同多級(jí)閉環(huán)PHM體系結(jié)構(gòu)12-14
• 2.3 基于一般最小電子系統(tǒng)的健康管理體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)14-15
• 2.3.1 分層級(jí)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)14-15
• 2.3.2 分層級(jí)體系結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)15
• 2.4 本章小結(jié)15-16
• 第三章 指標(biāo)體系的構(gòu)建及其硬件的設(shè)計(jì)應(yīng)用16-23
• 3.1 健康指標(biāo)體系的構(gòu)建16-18
• 3.1.1 健康指標(biāo)的選取原則16
• 3.1.2 健康指標(biāo)的選取方法16-17
• 3.1.3 空間環(huán)境下電子系統(tǒng)健康指標(biāo)的選取17-18
• 3.2 健康指標(biāo)體系的硬件設(shè)計(jì)驗(yàn)證18-21
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的采集和傳輸方式的選擇18-19
• 3.2.2 基于故障模擬的硬件驗(yàn)證設(shè)計(jì)19-21
• 3.3 基于硬件模擬的指標(biāo)數(shù)據(jù)源選取21-22
• 3.4 本章小結(jié)22-23
• 第四章 健康狀態(tài)模型的建立23-34
• 4.1 健康狀態(tài)模型的建立方法23
• 4.2 基于聚類算法的健康狀態(tài)模型的建立23-33
• 4.2.1 模糊C均值聚類算法在狀態(tài)模型建立中的應(yīng)用23-28
• 4.2.2 一種擬人聚類算法在狀態(tài)模型建立中的應(yīng)用28-33
• 4.3 本章小結(jié)33-34
• 第五章 基于模型的系統(tǒng)健康狀態(tài)的評(píng)估34-57
• 5.1 狀態(tài)監(jiān)測與評(píng)估技術(shù)34
• 5.2 基于相似性的模式識(shí)別及應(yīng)用34-40
• 5.2.1 相似性的度量方法35-36
• 5.2.2 相似性度量在健康狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用36-40
• 5.3 基于相似性的模式識(shí)別及應(yīng)用40-44
• 5.3.1 多級(jí)模糊模式識(shí)別的交叉迭代模型40-43
• 5.3.2 多級(jí)模糊模式識(shí)別的應(yīng)用及問題43-44
• 5.4 基于統(tǒng)計(jì)模式的模糊模式識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用44-56
• 5.4.1 基于統(tǒng)計(jì)模式的隸屬函數(shù)的確定45-51
• 5.4.2 狀態(tài)特征指標(biāo)權(quán)重的確定51-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章 健康狀態(tài)的趨勢預(yù)測方法研究57-79
• 6.1 預(yù)測技術(shù)與方法57-58
• 6.2 灰色預(yù)測模型及其應(yīng)用58-69
• 6.2.1 灰色預(yù)測模型58-63
• 6.2.2 灰色預(yù)測模型63-69
• 6.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其預(yù)測應(yīng)用69-78
• 6.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型69-72
• 6.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測應(yīng)用72-78
• 6.4 本章小結(jié)78-79
• 第七章 總結(jié)與展望79-81
• 7.1 全文工作總結(jié)79
• 7.2 不足與展望79-81
• 致謝81-82
• 參考文獻(xiàn)82-86
• 攻讀學(xué)位期間參加的工作及取得的研究成果86-87

【相似文獻(xiàn)】

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1 李晴;孫國江;李孝同;;基于星務(wù)管理系統(tǒng)的小衛(wèi)星自主健康管理系統(tǒng)[J];航天器環(huán)境工程;2012年05期

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7 景博;楊洲;張R

本文編號(hào)：291591