基于Fuzzy ART的航天器状态监测方法及应用研究

为解决信号空间法在航天器状态监测中存在的参数阈值难以设定问题,提出一种基于Fuzzy ART神经网络的状态监测方法．该方法利用Fuzzy ART的聚类特性及网络的自主扩展性,对系统正常状态向量在多维空间进行聚类,并以网络的输出节点编号代表正常状态向量的类别．监测时,网络通过判定输入的状态向量与正常状态向量的匹配度是否满足要求而给出监测结果．该方法克服了信号空间方法各单项参数阈值难以设定问题,并且能有效地消除因噪声干扰产生的虚警．     

轻型空间CCD相机模态分析及结构建模方法研究

文章以大型结构设计软件Pro/E、前后处理软件PATRAN及分析软件NASTRAN为基础，研究了轻型空间CCD相机的结构建模方法，建立了相机的超大规模有限元模型，并对该相机主要零部件及整机等多种状态进行模态分析，在验证该相机结构设计的合理性的同时有效地改进了设计。     

航天器推进系统故障诊断专家系统的研制开发

论述了设计航天器推进系统故障监测与诊断专家系统的重要性和必要性。并结合具体工程背景所研制开发的诊断系统, 研究了其主要的设计思想、特点、功能以及软件需求分析,实现软／硬件环境     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

载人航天器推进系统健康监测的组件技术研究

为了适应载人航天器推进系统多发动机的分布式结构,提高健康监测系统的可靠性,应用组件技术构造了分布式多智能组件集成的健康监测系统,给出了组件之间的协调修正和决策算法。原型系统仿真结果表明,该技术比传统的面向对象（ＯＯＰ）技术更适用于分布式系统,可应用于载人航天器推进系统的健康监测。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

动态数据处理与振动分析系统（DVAS）

<正> 微型计算机动态数据处理与振动分析系统（简称DVAS）由A/D转换器、接口与微型计算机（IBM-PC/XT或兼容机0520）组成。具有数据采集、数据预处理、数据分析与处理、振动特征分析、时间序列分析、实与复模态分析、绘图与动画显示等多种功能。     

用灰色模型预测卫星太阳电池阵输出功率

研究了GM（1，1）模型的建模方法，建立了太阳电池阵输出功率的GM（1，1）预测模型，针对电池出输出功率具有随季节波动的变化趋势，提出了采用实时在线的方法，建立动态新息GM（1，1）预测模型，经实例预测验证，动态新息GM（1，1）模型可明显地提高预测精度，且能对电池阵输出功率的波动趋势正确预测。     

8098单片机在发电机故障检测中的应用

介绍了一种基于Intel公司生产的8098单片机实现的故障分析仪。该故障分析仪同时监测发电机的电压、电流、振动、转速等多个参数。通过对这些参数的分析可预测发电机故障的发生，对提高发电机的运行可靠性和利用率具有重要的意义。     

月球软着陆的时间最优安全着陆区搜索算法

以时间为最优参数,提出了一种模拟人类在月球软着陆过程中识别障碍物、选择安全着陆点的思维模式,利用高程图寻找安全着陆点的软着陆算法。综合考虑着陆器能容忍的障碍物高度、粗糙度、坡度和着陆器的水平机动距离,根据时间最优设计算法,计算简单、速度快、可靠性高。仿真结果表明了算法的正确性和可靠性。