面向小卫星群的神经网络故障诊断技术研究
发布时间：2021-06-26 20:03
随着航天技术的不断发展,太空探索已逐渐进入集群时代。小卫星因具有体积小、质量轻、研制周期短、发射成本低和易于组网等优点,已成为空间实验和太空探索的重要工具之一。与此同时,复杂的空间任务也对小卫星群系统的可靠性提出了较高要求。因此,使卫星具备自主故障诊断及故障处理能力便显得尤为重要。本文以小卫星群为研究对象,针对群系统的故障诊断技术展开研究。主要以级联前馈神经网络作为工具,设计了主从式小卫星群中个体卫星、卫星群系统的姿态控制系统故障诊断策略、以及卫星群队形机动变换过程中的故障诊断策略。论文主要研究内容包括:针对主从式小卫星群中领航主星的姿态控制系统故障,设计了一种基于级联前馈神经网络的观测器,并引入李雅普诺夫函数证明了其稳定性。在此基础上,建立了基于神经网络观测器的故障诊断系统。以姿态控制系统中的执行器故障为例,利用神经网络观测器对系统的状态变量进行估计,判断是否有故障发生,以及故障发生的时间和位置,从而实现对卫星群中领航主星的故障诊断。针对主从式小卫星群中从星的姿态控制系统故障,提出了一种利用主、从星间相对姿态信息设计的神经网络故障诊断策略。对从星的执行器——脉冲等离子体推进器进行了建...
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：103 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
立方体卫星大小示意图
图 1. 2 Flock-1 成像星座任务卫星示意图图 1. 3 首次 QB50 任务发射的两颗卫星度、范围和动力学特性的专项研究任务和新罕布什尔大学牵头，并由美国国家科学基金会资性(Focused Investigations of Relativistic Electron BursIRD)任务，旨在使用两颗 1.5U 的立方星评估范 艾伦模糊性。2013 年 12 月 6 日，两颗 FIREBIRD 立方星
图 1. 3 首次 QB50 任务发射的两颗卫星度、范围和动力学特性的专项研究任务和新罕布什尔大学牵头，并由美国国家科学基金会资助性(Focused Investigations of Relativistic Electron BurstIRD)任务，旨在使用两颗 1.5U 的立方星评估范 艾伦模糊性。2013 年 12 月 6 日，两颗 FIREBIRD 立方星nbergAir Force Base，VAFB)搭乘宇宙神-5-501(Atlas-5-、轨道倾角 120.5°的太阳同步轨道。另外两颗 FIREBIRD-II1.5U 的立方星搭乘德尔塔 2 号(到高度为 685km，轨道倾角为 98°的太阳同步轨道。为它们不能自主控制自己的位置，所以这个任务也是无
【参考文献】：
期刊论文
[1]太空探索正在进入航天器集群时代[J]. 闻新. 人民论坛·学术前沿. 2017(05)
[2]随机权神经网络研究现状与展望[J]. 乔俊飞,李凡军,杨翠丽. 智能系统学报. 2016(06)
[3]卫星群反作用飞轮的故障诊断方法研究[J]. 王嘉轶,闻新,张婉怡. 中国空间科学技术. 2016(04)
[4]基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测[J]. 李新,闻新,罗立生,陈运,任晓东. 盐城工学院学报(自然科学版). 2016(01)
[5]基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法[J]. 李可,王全鑫,宋世民,孙毅,王浚. 北京航空航天大学学报. 2016(03)
[6]改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用[J]. 姜寅令,李艳辉,王海星. 吉林大学学报(信息科学版). 2015(04)
[7]BP模式识别与Hopfield联想记忆识别能力的比较[J]. 王晓娟,白艳萍. 数学的实践与认识. 2014(02)
[8]基于分层神经网络的航天器故障诊断技术[J]. 安若铭,高阳. 航天器环境工程. 2013(02)
[9]智能故障诊断技术研究综述与展望[J]. 李红卫,杨东升,孙一兰,韩娟. 计算机工程与设计. 2013(02)
[10]混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究[J]. 阳同光,蒋新华,付强. 仪器仪表学报. 2013(01)
博士论文
[1]卫星姿态控制系统的混合故障诊断方法研究[D]. 程瑶.哈尔滨工业大学 2016
[2]执行器故障情况下的航天器姿态容错控制方法研究[D]. 韩宇.哈尔滨工业大学 2016
[3]脉冲等离子体推力器工作过程理论和实验研究[D]. 杨乐.国防科学技术大学 2007
硕士论文
[1]卫星动量轮故障检测与诊断方法研究[D]. 崔白云.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断研究[D]. 李新.沈阳航空航天大学 2016
[3]卫星姿态控制系统故障诊断研究[D]. 谢思赟.厦门大学 2014
[4]神经网络学习算法及其应用[D]. 高东莲.燕山大学 2012
[5]卫星姿态控制系统故障诊断方法研究[D]. 王振华.哈尔滨工业大学 2010
[6]基于离散Hopfield网络的船舶发电机故障诊断研究[D]. 徐若冰.上海海事大学 2007
[7]小卫星编队飞行队形控制与仿真[D]. 吴霞.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2006
本文编号：3251994
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：103 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
立方体卫星大小示意图
图 1. 2 Flock-1 成像星座任务卫星示意图图 1. 3 首次 QB50 任务发射的两颗卫星度、范围和动力学特性的专项研究任务和新罕布什尔大学牵头，并由美国国家科学基金会资性(Focused Investigations of Relativistic Electron BursIRD)任务，旨在使用两颗 1.5U 的立方星评估范 艾伦模糊性。2013 年 12 月 6 日，两颗 FIREBIRD 立方星
图 1. 3 首次 QB50 任务发射的两颗卫星度、范围和动力学特性的专项研究任务和新罕布什尔大学牵头，并由美国国家科学基金会资助性(Focused Investigations of Relativistic Electron BurstIRD)任务，旨在使用两颗 1.5U 的立方星评估范 艾伦模糊性。2013 年 12 月 6 日，两颗 FIREBIRD 立方星nbergAir Force Base，VAFB)搭乘宇宙神-5-501(Atlas-5-、轨道倾角 120.5°的太阳同步轨道。另外两颗 FIREBIRD-II1.5U 的立方星搭乘德尔塔 2 号(到高度为 685km，轨道倾角为 98°的太阳同步轨道。为它们不能自主控制自己的位置，所以这个任务也是无
【参考文献】：
期刊论文
[1]太空探索正在进入航天器集群时代[J]. 闻新. 人民论坛·学术前沿. 2017(05)
[2]随机权神经网络研究现状与展望[J]. 乔俊飞,李凡军,杨翠丽. 智能系统学报. 2016(06)
[3]卫星群反作用飞轮的故障诊断方法研究[J]. 王嘉轶,闻新,张婉怡. 中国空间科学技术. 2016(04)
[4]基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测[J]. 李新,闻新,罗立生,陈运,任晓东. 盐城工学院学报(自然科学版). 2016(01)
[5]基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法[J]. 李可,王全鑫,宋世民,孙毅,王浚. 北京航空航天大学学报. 2016(03)
[6]改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用[J]. 姜寅令,李艳辉,王海星. 吉林大学学报(信息科学版). 2015(04)
[7]BP模式识别与Hopfield联想记忆识别能力的比较[J]. 王晓娟,白艳萍. 数学的实践与认识. 2014(02)
[8]基于分层神经网络的航天器故障诊断技术[J]. 安若铭,高阳. 航天器环境工程. 2013(02)
[9]智能故障诊断技术研究综述与展望[J]. 李红卫,杨东升,孙一兰,韩娟. 计算机工程与设计. 2013(02)
[10]混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究[J]. 阳同光,蒋新华,付强. 仪器仪表学报. 2013(01)
博士论文
[1]卫星姿态控制系统的混合故障诊断方法研究[D]. 程瑶.哈尔滨工业大学 2016
[2]执行器故障情况下的航天器姿态容错控制方法研究[D]. 韩宇.哈尔滨工业大学 2016
[3]脉冲等离子体推力器工作过程理论和实验研究[D]. 杨乐.国防科学技术大学 2007
硕士论文
[1]卫星动量轮故障检测与诊断方法研究[D]. 崔白云.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断研究[D]. 李新.沈阳航空航天大学 2016
[3]卫星姿态控制系统故障诊断研究[D]. 谢思赟.厦门大学 2014
[4]神经网络学习算法及其应用[D]. 高东莲.燕山大学 2012
[5]卫星姿态控制系统故障诊断方法研究[D]. 王振华.哈尔滨工业大学 2010
[6]基于离散Hopfield网络的船舶发电机故障诊断研究[D]. 徐若冰.上海海事大学 2007
[7]小卫星编队飞行队形控制与仿真[D]. 吴霞.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2006
本文编号：3251994
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