衛(wèi)星系統(tǒng)故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-01-16 11:50
近年來,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷進(jìn)步,衛(wèi)星內(nèi)部的結(jié)構(gòu)也更加復(fù)雜,不同軌道衛(wèi)星的高速飛行和星上載荷限制又為衛(wèi)星的故障診斷和恢復(fù)帶來諸多新問題。在這樣的衛(wèi)星系統(tǒng)中,當(dāng)單個衛(wèi)星因外部攻擊或內(nèi)部軟件異常出現(xiàn)故障,無法正常工作時,需要通過地面站收集信息,耗費大量的時間和資源查找衛(wèi)星內(nèi)部發(fā)生的故障并進(jìn)行修復(fù),并使整個衛(wèi)星系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)路由和業(yè)務(wù)執(zhí)行受到影響。針對上述問題,本文提出一種基于改進(jìn)置信規(guī)則庫的專家系統(tǒng)故障診斷方法,該方法在置信規(guī)則庫的規(guī)則結(jié)構(gòu)上進(jìn)行優(yōu)化,同時使用改進(jìn)的K近鄰算法,對故障診斷的誤診率進(jìn)行修正,降低計算的復(fù)雜度和提高檢索效率。同時使用模糊動態(tài)故障樹的方法對系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析,建立更加細(xì)致、精確的系統(tǒng)可靠性模型,使內(nèi)部相應(yīng)組件在進(jìn)行故障診斷后迅速響應(yīng),實行恢復(fù)策略。本文的工作內(nèi)容如下:(1)針對置信規(guī)則庫系統(tǒng)在進(jìn)行故障診斷推理時,對每個輸入均需要遍歷整個規(guī)則庫計算規(guī)則權(quán)重,導(dǎo)致系統(tǒng)推理效率不理想的情況,提出一種加權(quán)主成分距離的聚類分析方法對規(guī)則庫結(jié)構(gòu)進(jìn)行故障診斷,系統(tǒng)在推理時可以避免冗余搜索,提升推理的效率,最后利用改進(jìn)的K近鄰算法進(jìn)行診斷正確率的反饋,對回歸數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗驗證,減...
【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1最大邊緣超平面示意圖??Figure?2-1?Schematic?diagram?of?the?maximum?edge?hyperplane??
Figure?2-3?Schematic?diagram?of?the?logic?gate?of?the?fault?tree?analysis?method??故障樹分析法的基本特征:??(1)由事件符號和邏輯門符號組成故障樹圖形,能直觀形象的表現(xiàn)所要研宄的??系統(tǒng)故障樹基本事件與基本事件以及基本事件與頂事件之間的邏輯關(guān)系,對故障??樹圖形進(jìn)行分析便可得到哪些風(fēng)險因素導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障[19]。??P)故障樹分析法包括對系統(tǒng)定性分析和定量分析,定性分析能夠得到系統(tǒng)故??障樹的最小割集和最小徑集,定量分析能夠獲得基本事件的發(fā)生對系統(tǒng)發(fā)生故障??有多大影響,在系統(tǒng)可靠性和安全性評估方面可以提供具體方案和根據(jù)。??(3)將計算機(jī)技術(shù)和故障樹分析法相結(jié)合,開發(fā)了一些故障樹應(yīng)用軟件,這些??軟件不僅可以將故障樹定性化和定量化,也可以將故障樹微機(jī)化和圖形化,目前??故障樹分析軟件應(yīng)用廣泛。??(4)故障樹分析法也存在著自身的不足,由于實際工程統(tǒng)計的基本數(shù)據(jù)往往是??不全面的或者統(tǒng)計的數(shù)據(jù)存在不確定性,這樣對故障樹進(jìn)行定量分析時就有一定??難度。??故障樹分析法的基本思路:??
Figure?2-3?Schematic?diagram?of?the?logic?gate?of?the?fault?tree?analysis?method??故障樹分析法的基本特征:??(1)由事件符號和邏輯門符號組成故障樹圖形,能直觀形象的表現(xiàn)所要研宄的??系統(tǒng)故障樹基本事件與基本事件以及基本事件與頂事件之間的邏輯關(guān)系,對故障??樹圖形進(jìn)行分析便可得到哪些風(fēng)險因素導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障[19]。??P)故障樹分析法包括對系統(tǒng)定性分析和定量分析,定性分析能夠得到系統(tǒng)故??障樹的最小割集和最小徑集,定量分析能夠獲得基本事件的發(fā)生對系統(tǒng)發(fā)生故障??有多大影響,在系統(tǒng)可靠性和安全性評估方面可以提供具體方案和根據(jù)。??(3)將計算機(jī)技術(shù)和故障樹分析法相結(jié)合,開發(fā)了一些故障樹應(yīng)用軟件,這些??軟件不僅可以將故障樹定性化和定量化,也可以將故障樹微機(jī)化和圖形化,目前??故障樹分析軟件應(yīng)用廣泛。??(4)故障樹分析法也存在著自身的不足,由于實際工程統(tǒng)計的基本數(shù)據(jù)往往是??不全面的或者統(tǒng)計的數(shù)據(jù)存在不確定性,這樣對故障樹進(jìn)行定量分析時就有一定??難度。??故障樹分析法的基本思路:??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于模糊理論動車制動系統(tǒng)故障樹可靠性分析[J]. 郭濟(jì)鳴,齊金平,李興運. 測控技術(shù). 2019(04)
[2]輸入信息不完整的置信規(guī)則庫推理方法[J]. 魚蒙,黃健,孔江濤. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]基于雙層模型的置信規(guī)則庫參數(shù)與結(jié)構(gòu)聯(lián)合優(yōu)化方法[J]. 孫建彬,常雷雷,譚躍進(jìn),姜江,周志杰. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(04)
[4]基于AR模型的置信規(guī)則庫結(jié)構(gòu)識別算法[J]. 陳婷婷,王應(yīng)明. 計算機(jī)科學(xué). 2018(S1)
[5]基于改進(jìn)相似性度量的擴(kuò)展置信規(guī)則庫規(guī)則激活方法[J]. 林燕清,傅仰耿. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[6]基于改進(jìn)K近鄰算法的網(wǎng)絡(luò)輿情技術(shù)研究[J]. 于麗. 自動化與儀器儀表. 2017(06)
[7]基于改進(jìn)粒子群置信規(guī)則庫參數(shù)訓(xùn)練算法[J]. 楊慧,吳沛澤,倪繼良. 計算機(jī)工程與設(shè)計. 2017(02)
[8]基于置信規(guī)則庫推理的不確定性建模研究[J]. 郭敏. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2016(08)
[9]基于層次與密度的任意形狀聚類算法[J]. 許合利,牛麗君. 計算機(jī)工程. 2016(07)
[10]改良的kmeans與K近鄰算法特性分析[J]. 章宦記. 電子產(chǎn)品世界. 2016(01)
博士論文
[1]基于確信度證據(jù)推理的不確定性多屬性決策方法研究[D]. 靳留乾.西南交通大學(xué) 2016
碩士論文
[1]一種基于密度和層次的聚類算法的研究[D]. 吳浩同.北京工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于K-means算法及層次聚類算法的研究與應(yīng)用[D]. 喬端瑞.吉林大學(xué) 2016
[3]密度簇類中心約束的層次聚類方法的研究[D]. 李驍.湖南大學(xué) 2016
[4]基于層次和密度的任意形狀聚類算法研究[D]. 牛麗君.河南理工大學(xué) 2016
[5]基于密度的改進(jìn)型層次聚類算法研究[D]. 李彩云.蘭州大學(xué) 2016
[6]基于密度的層次聚類算法研究[D]. 張文開.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[7]基于密度聚類算法的研究與改進(jìn)[D]. 錢美旋.福州大學(xué) 2013
本文編號:2980775
【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1最大邊緣超平面示意圖??Figure?2-1?Schematic?diagram?of?the?maximum?edge?hyperplane??
Figure?2-3?Schematic?diagram?of?the?logic?gate?of?the?fault?tree?analysis?method??故障樹分析法的基本特征:??(1)由事件符號和邏輯門符號組成故障樹圖形,能直觀形象的表現(xiàn)所要研宄的??系統(tǒng)故障樹基本事件與基本事件以及基本事件與頂事件之間的邏輯關(guān)系,對故障??樹圖形進(jìn)行分析便可得到哪些風(fēng)險因素導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障[19]。??P)故障樹分析法包括對系統(tǒng)定性分析和定量分析,定性分析能夠得到系統(tǒng)故??障樹的最小割集和最小徑集,定量分析能夠獲得基本事件的發(fā)生對系統(tǒng)發(fā)生故障??有多大影響,在系統(tǒng)可靠性和安全性評估方面可以提供具體方案和根據(jù)。??(3)將計算機(jī)技術(shù)和故障樹分析法相結(jié)合,開發(fā)了一些故障樹應(yīng)用軟件,這些??軟件不僅可以將故障樹定性化和定量化,也可以將故障樹微機(jī)化和圖形化,目前??故障樹分析軟件應(yīng)用廣泛。??(4)故障樹分析法也存在著自身的不足,由于實際工程統(tǒng)計的基本數(shù)據(jù)往往是??不全面的或者統(tǒng)計的數(shù)據(jù)存在不確定性,這樣對故障樹進(jìn)行定量分析時就有一定??難度。??故障樹分析法的基本思路:??
Figure?2-3?Schematic?diagram?of?the?logic?gate?of?the?fault?tree?analysis?method??故障樹分析法的基本特征:??(1)由事件符號和邏輯門符號組成故障樹圖形,能直觀形象的表現(xiàn)所要研宄的??系統(tǒng)故障樹基本事件與基本事件以及基本事件與頂事件之間的邏輯關(guān)系,對故障??樹圖形進(jìn)行分析便可得到哪些風(fēng)險因素導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障[19]。??P)故障樹分析法包括對系統(tǒng)定性分析和定量分析,定性分析能夠得到系統(tǒng)故??障樹的最小割集和最小徑集,定量分析能夠獲得基本事件的發(fā)生對系統(tǒng)發(fā)生故障??有多大影響,在系統(tǒng)可靠性和安全性評估方面可以提供具體方案和根據(jù)。??(3)將計算機(jī)技術(shù)和故障樹分析法相結(jié)合,開發(fā)了一些故障樹應(yīng)用軟件,這些??軟件不僅可以將故障樹定性化和定量化,也可以將故障樹微機(jī)化和圖形化,目前??故障樹分析軟件應(yīng)用廣泛。??(4)故障樹分析法也存在著自身的不足,由于實際工程統(tǒng)計的基本數(shù)據(jù)往往是??不全面的或者統(tǒng)計的數(shù)據(jù)存在不確定性,這樣對故障樹進(jìn)行定量分析時就有一定??難度。??故障樹分析法的基本思路:??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于模糊理論動車制動系統(tǒng)故障樹可靠性分析[J]. 郭濟(jì)鳴,齊金平,李興運. 測控技術(shù). 2019(04)
[2]輸入信息不完整的置信規(guī)則庫推理方法[J]. 魚蒙,黃健,孔江濤. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]基于雙層模型的置信規(guī)則庫參數(shù)與結(jié)構(gòu)聯(lián)合優(yōu)化方法[J]. 孫建彬,常雷雷,譚躍進(jìn),姜江,周志杰. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(04)
[4]基于AR模型的置信規(guī)則庫結(jié)構(gòu)識別算法[J]. 陳婷婷,王應(yīng)明. 計算機(jī)科學(xué). 2018(S1)
[5]基于改進(jìn)相似性度量的擴(kuò)展置信規(guī)則庫規(guī)則激活方法[J]. 林燕清,傅仰耿. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[6]基于改進(jìn)K近鄰算法的網(wǎng)絡(luò)輿情技術(shù)研究[J]. 于麗. 自動化與儀器儀表. 2017(06)
[7]基于改進(jìn)粒子群置信規(guī)則庫參數(shù)訓(xùn)練算法[J]. 楊慧,吳沛澤,倪繼良. 計算機(jī)工程與設(shè)計. 2017(02)
[8]基于置信規(guī)則庫推理的不確定性建模研究[J]. 郭敏. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2016(08)
[9]基于層次與密度的任意形狀聚類算法[J]. 許合利,牛麗君. 計算機(jī)工程. 2016(07)
[10]改良的kmeans與K近鄰算法特性分析[J]. 章宦記. 電子產(chǎn)品世界. 2016(01)
博士論文
[1]基于確信度證據(jù)推理的不確定性多屬性決策方法研究[D]. 靳留乾.西南交通大學(xué) 2016
碩士論文
[1]一種基于密度和層次的聚類算法的研究[D]. 吳浩同.北京工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于K-means算法及層次聚類算法的研究與應(yīng)用[D]. 喬端瑞.吉林大學(xué) 2016
[3]密度簇類中心約束的層次聚類方法的研究[D]. 李驍.湖南大學(xué) 2016
[4]基于層次和密度的任意形狀聚類算法研究[D]. 牛麗君.河南理工大學(xué) 2016
[5]基于密度的改進(jìn)型層次聚類算法研究[D]. 李彩云.蘭州大學(xué) 2016
[6]基于密度的層次聚類算法研究[D]. 張文開.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[7]基于密度聚類算法的研究與改進(jìn)[D]. 錢美旋.福州大學(xué) 2013
本文編號:2980775
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/2980775.html
最近更新
教材專著