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基于数据关联性分析的飞轮异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航天器早期故障在闭环系统下难以被检测、数学模型难以精确建立的问题,提出了一种基于数据关联性分析的归纳式系统异常监测(IMS)方法。该方法采用无监督学习的聚类算法,利用具有关联性的参数构建数据向量,通过聚类分析自动建立健康数据向量的族类阈值区间。关联关系的破坏将引起部分参数超出族类阈值区间,使系统的异常程度存在模糊性与随机性。引入云模型评价指标,将闭环系统异常程度的不确定性通过熵与超熵定量表示,从而更加准确地判断闭环系统的异常程度。仿真结果表明:该方法能够建立卫星飞轮闭环系统的族类知识库,并可以根据云模型提供的定性知识有效判断系统的异常程度。 相似文献
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通过调节压气机转速和试验器的进、排气节气门的开度,可以获得所需的压气机气动试验特性。压气机试验器调节系统采用双冗余液压系统、成熟的可编程控制器和适合压气机性能试验特点的控制软件,很好地解决了试验状态控制精度低和试验风险高的问题。该系统的成功应用使试验器的工作效率显著提高,并减少了设备损耗和大量的能源消耗。 相似文献
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人—机闭环系统的驾驶员模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对驾驶员操纵行为的分析,提出了在人-机闭环系统研究中驾驶员环节数学描述的要求,对驾驶员的传递函数模型,最优控制模型和模糊控制模型进行了分析研究,并对驾驶员模型在人-机闭环系统动态品质分析方面的应用进行了研究。 相似文献
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