衛星在軌故障診斷技術與套用

《衛星在軌故障診斷技術與套用》是2019年5月國防工業出版社出版的圖書，作者是肇剛。

基本介紹

• 中文名：衛星在軌故障診斷技術與套用
• 作者：肇剛
• 出版時間：2019年5月
• 出版社：國防工業出版社
• 頁數：327 頁
• ISBN：9787118118353
• 定價：268 元
• 開本：16 開
• 裝幀：平裝

內容簡介

本書構建了比較系統的衛星在軌故障診斷理論方法體系，主要包括基於定量模型的方法、基於定性模型的方法、基於規則的方法、基於案例的方法、數據驅動方法以及衛星在軌故障融合診斷方法,給出了衛星在軌故障診斷的典型實例和套用，介紹了國內外幾種典型的衛星在軌故障診斷系統的特點和功能。

圖書目錄

第1章緒論

1.1目的和意義

1.1.1衛星在軌故障診斷的目的

1.1.2衛星在軌故障診斷的意義

1.2衛星在軌故障基本情況與特點

1.2.1故障總體情況

1.2.2故障類型

1.2.3衛星在軌故障診斷特點

1.3國外研究現狀

1.4本書的內容和特色

參考文獻

第2章衛星在軌數據類型與預處理

2.1引言

2.2在軌數據類型

2.2.1遙測數據

2.2.2外測數據

2.2.3上行遙控數據

2.3數據補齊與採樣

2.3.1數據補齊

2.3.2時間同步

2.3.3數據採樣

2.4野點剔除

2.4.153H法

2.4.2前推差分算法

2.5數據平滑

2.5.1中值濾波算法

2.5.2滑動平均算法

2.6數據特徵檢驗

2.6.1分布檢驗

2.6.2時間序列特徵識別

2.6.3基於EMD的趨勢分析

2.7數據降維

2.7.1主成分分析

2.7.2投影尋蹤

2.7.3示例分析

參考文獻

第3章基於定量模型的衛星在軌故障診斷

3.1概述

3.2測量機構的定量故障診斷方法

3.2.1平衡方程法

3.2.2狀態χ2檢驗法

3.3基於奇偶向量法的執行機構故障診斷

3.3.1奇偶向量法的基本思想

3.3.2故障檢測方法

3.3.3故障隔離方法

3.3.4基於Potter算法的奇偶矩陣解算

3.3.5仿真算例

3.4基於多解析模型的故障診斷方法

3.4.1基於多解析模型的故障隔離

3.4.2姿控系統的冗餘產生及故障隔離

3.4.3仿真驗證

參考文獻

第4章基於定性模型的衛星在軌故障診斷

4.1概述

4.1.1定性和定量診斷方法的區別

4.1.2定性故障診斷方法簡介

4.1.3實施步驟

4.2典型定性模型建模方法

4.2.1基於故障樹的建模方法

4.2.2基於符號有向圖的建模方法

4.2.3傳遞系統模型建模方法

4.2.4基於決策樹的建模方法

4.3基於定性模型的診斷推理方法

4.3.1基於第一定律的推理方法

4.3.2理論基礎及數學描述

4.3.3約束傳播技術

4.3.4基於解析冗餘的衝突識別

4.3.5基於定性模型的診斷過程

4.3.6定性模型中的不確定推理

4.4套用示例——衛星電源系統故障診斷

4.4.1衛星供配電分系統組成

4.4.2基於有向圖的結構描述

4.4.3基於命題表達式的功能描述

4.4.4衝突識別算法

4.4.5電源定性模型診斷推理過程

參考文獻

第5章基於規則的衛星在軌故障診斷

5.1概述

5.1.1基本原理

5.1.2實施步驟

5.2衛星故障規則的獲取和表示

5.2.1故障規則知識獲取

5.2.2故障規則表示

5.2.3規則修正

5.2.4衛星典型故障規則

5.3基於規則的推理

5.3.1推理策略

5.3.2不確定性推理

5.4套用示例

5.4.1經驗知識的提取

5.4.2定性故障模式的設定

參考文獻

第6章基於案例的衛星在軌故障診斷

6.1概述

6.1.1基本原理

6.1.2基本步驟

6.2衛星故障案例的獲取和表示

6.2.1故障案例獲取

6.2.2故障案例表示

6.2.3案例修正

6.2.4案例學習

6.3基於案例的推理

6.3.1案例檢索

6.3.2案例相似性度量

6.3.3案例匹配

參考文獻

第7章數據驅動的衛星在軌故障診斷

7.1概述

7.1.1基本原理

7.1.2實施步驟

7.2特徵提取

7.2.1時域特徵

7.2.2頻域特徵

7.2.3信息域特徵

7.2.4反作用輪異常掉電時的多層次徵兆建模

7.3特徵約簡和降維

7.3.1基於粗糙集的衛星特徵約簡

7.3.2基於非負矩陣分解的高維特徵約簡

7.3.3基於流形學習的複雜特徵降維方法

7.4基於支持向量機的故障建模與診斷

7.4.1基本原理

7.4.2SVM實現問題

7.4.3示例分析

7.5基於機率圖的故障建模與診斷

7.5.1貝葉斯網路基本概念

7.5.2貝葉斯網路建模

7.5.3貝葉斯網路推理

7.5.4示例分析

參考文獻

第8章衛星在軌故障融合診斷

8.1概述

8.2融合診斷框架

8.2.1融合診斷框架的基本要素

8.2.2融合診斷信息分類

8.2.3融合診斷框架模組設計

8.2.4融合途徑

8.3定量模型與神經網路融合診斷

8.3.1理論基礎

8.3.2技術方法

8.3.3故障建模方法的示例

8.4殘差分析與規則推理融合診斷

8.4.1理論基礎

8.4.2殘差分析與規則推理融合診斷的技術方法

8.4.3殘差分析與規則推理融合診斷示例

8.5定量模型與歷史數據融合診斷方法

8.5.1理論基礎

8.5.2定量模型與歷史數據融合診斷的技術方法

8.5.3定量模型與歷史數據融合診斷示例

8.5.4結果分析

參考文獻

第9章衛星在軌故障診斷系統

9.1概述

9.2國外情況

9.2.1G2實時專家系統開發平台

9.2.2Livingstone衛星診斷推理系統

9.3國內衛星故障診斷系統

9.3.1測控單位故障診斷系統

9.3.2運管單位故障診斷系統

“參考文獻”