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文章概述了对卫星及星上组件进行振动环境试验现有的故障诊断方法,并阐述了建立经济、有效的航天器故障诊断专家系统的重要性。提出了航天器故障诊断专家系统的研究方案,并通过对卫星结构模型的应用,验证了将小波系数作为故障诊断特征向量的可行性。利用此系统可在航天器研发过程中提高航天器结构的可靠性,缩减用于排查故障的时间与财力,缩短卫星研制周期。 相似文献
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简要介绍了卫星故障模式及演示系统技术的三个组成部分:卫星故障模式、故障诊断专家系统和演示技术。说明了系统工作原理和主要研究成果,以及在太阳同步轨道卫星上的应用前景。 相似文献
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神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。 相似文献
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基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统 总被引:3,自引:0,他引:3
针对运载火箭故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,通过将扩展故障树分析法 和 基于规则的诊断专家系统有机结合,建立基于扩展故障树的运载火箭故障知识获取及表示方 法,实现了从扩展故障树到诊断知识的自动转换和诊断知识的规范化表示,解决了基于规则 的诊断专家系统的知识获取难题。在此基础上,结合扩展故障树给出了运载火箭故障诊断专 家系统快速推理策略。该策略基于诊断优先系数,实现了对发生概率大、结构重要度高、危 害严重的故障的优先诊断,并通过浅层推理与深层推理相结合,保证了推理过程的精确性和 严密性。 相似文献
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结合某导弹机动发射装置的结构特点和功能要求,应用基于神经网络的故障诊断专家系统的理论、方法和具体实现过程,对某导弹机动发射装置神经网络故障诊断专家系统进行了初步设计,提出了一些设想。 相似文献
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将人工智能技术与自动测试技术相结合,建立了一种导引头故障诊断专家系统,可在很大程度上提高导引头生产的自动化程度。讨论了人工智能(AI)技术与自动测试设备(ATE)结合用于故障诊断的原理,介绍了此专家系统的设计思想和主要特点。 相似文献
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为解决卫星在轨故障诊断问题,提出了一种故障地面诊断方法,并进行了诊断系统设计。在诊断方法中,建立了卫星各系统耦合的整星模拟器,利用卫星遥测与模拟器预测值形成残差,滤除遥测信息中已知的动态规律部分,缩小故障诊断阈值,提高故障检测的准确性,最后运用信号分析或机器学习的方法对残差实现诊断。诊断系统由遥测接口程序、整星模拟器、残差诊断程序、诊断调度程序、相关数据库和配套工具构成。从系统结构设计和算法的参数化设计两方面,分析了卫星故障地面诊断系统设计,并用建成的系统样机进行了验证。系统样机运行结果表明,这种方法和系统设计思路是可行、有效的。 相似文献
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用模糊综合评判法和层次分析法解决星船故障的评价问题 总被引:3,自引:0,他引:3
针对星船故障评价过程中产生的主观随意性较大的问题,提出了一种用模糊综合评判法和层次分析法来解决该问题的新思路和新方法,从而全面反映了对星船故障的综合评价,可用于型号可靠性工程中的故障报告、分析和纠正措施系统(FRACAS)和故障模式影响分析(FMEA)等工作,具有良好的应用前景。文章结合星船故障特点,全面分析了实施这种方法的基本步骤。 相似文献
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运载火箭动力系统突发性故障检测与辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
航天是一个高风险的领域 ,一次不成功的发射试验可能带来的经济损失动辄上亿元 ,甚至会出现灾难性后果。因此 ,故障诊断技术在航天工程领域具有极端的重要性和明显的工程价值。本文以运载火箭动力系统突发性故障为研究对象 ,采用解析冗余方法 ,建立了分别适用于脉冲型故障和阶跃型故障的检测方法 ,并给出了故障幅度的无偏估计算法 相似文献
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卫星动量轮闭环系统的UIO双观测器故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
本文对于卫星动量轮闭环系统提出了一种基于UIO双观测器的故障诊断方法,该方法通过分析观测器残差向量的变化来分离执行机构、传感器及系统参数故障,并且可以通过隔离观测器反映出传感器的故障模式.文中首先对闭环系统故障诊断特点、UIO故障诊断方法及卫星动量轮闭环系统进行了简要介绍;接着分析了UIO双观测器法应用的条件;然后引入卫星动量轮闭环系统的模型;最后通过仿真实验证明利用本文中所提出的方法可以成功地诊断并分离出执行机构、传感器及系统参数的故障,并在传感器故障时可以确定出故障模式. 相似文献
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液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。 相似文献