基于案例推理的卫星故障诊断技术的应用研究

发布时间：2017-06-23 00:00

  本文关键词：基于案例推理的卫星故障诊断技术的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 基于案例推理技术(CBR)是人工智能领域新兴的一种问题求解方法,将该方法应用到故障诊断领域,对于提高故障诊断系统的能力,推动故障诊断技术的发展具有重要的意义。本文对案例诊断的关键技术,如故障案例的表示方法、案例的诊断模型、案例检索策略等进行了深入的研究,主要研究内容概括如下: 对故障案例的表示方法和推理模型进行了深入研究。介绍了基于案例推理技术和CBR的研究任务划分。在故障案例的表示方法上,提出了一种面向对象的故障案例表示方法,并引入抽象案例的概念,建立了故障案例对象的层次结构模型。模拟领域专家处理故障的方式,建立了一个基于案例的故障诊断模型。 研究了案例的检索策略。以模糊理论为基础,介绍了几种相似度计算方法。在故障案例的检索机制中,采用一种并行搜索的检索策略的方法。在案例间相似度的计算方法中,本文介绍了最邻近匹配函数算法,针对最邻近匹配中定量特征的相似度评估难的问题,建立了一种基于模糊划分的定量特征相似度评估方式。案例特征的权重分配是相似性检索中的重要问题,本文研究了一种组合赋权法的权系数确定方法。建立了一种基于最邻近法的检索模型,缩小了检索空间,提高了案例的检索效率。 为了帮助管理人员提高卫星的管理水平和技术水平,同时为基于案例的故障诊断系统的实际应用奠定基础,本文建立了故障案例库。以基于案例推理的诊断方法为基础,采用组件技术,建立了卫星的故障诊断系统平台。并将其应用于实际工程项目,开发了一个卫星测控系统在线监测与故障诊断系统。目前该系统已通过上海小组专家的终期验收,并得到专家的一致好评。
【关键词】：故障诊断 基于案例的推理 卫星测控系统 专家系统
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：V467
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题研究的目的与意义10-11
• 1.2 课题背景11
• 1.3 故障诊断方法综述11-15
• 1.3.1 基于信号处理的故障诊断方法11-12
• 1.3.2 基于神经网络和专家系统的故障诊断方法12
• 1.3.3 基于案例的故障诊断技术研究踪述12-15
• 1.4 本文的主要工作15-17
• 第2章 故障案例的表示方法和诊断模型17-37
• 2.1 引言17
• 2.2 基于案例的推理技术17-21
• 2.2.1 CBR的学习机制17-18
• 2.2.2 CBR的循环处理模型18-20
• 2.2.3 CBR的任务层次模型20-21
• 2.3 CBR的研究任务划分21-26
• 2.3.1 案例表示21
• 2.3.2 案例检索21-23
• 2.3.3 案例重用23-24
• 2.3.4 案例修订24-25
• 2.3.5 案例更新保存25-26
• 2.4 故障案例的表示方法26-31
• 2.4.1 故障案例的规范化描述26-28
• 2.4.2 面向对象的故障案例表示方法28-31
• 2.5 故障案例的组织和索引31-33
• 2.5.1 故障案例的层次结构32
• 2.5.2 故障案例的索引32-33
• 2.6 基于案例的诊断模型33-35
• 2.7 本章小结35-37
• 第3章 故障案例检索模型37-53
• 3.1 引言37-38
• 3.2 故障案例的相似度计算方法38-43
• 3.2.1 模糊概念38
• 3.2.2 模糊集合38-41
• 3.2.3 相似度的计算41-43
• 3.3 案例检索机制43
• 3.4 故障案例间的相似度计算43-48
• 3.4.1 NN匹配函数算法44
• 3.4.2 权值近邻法中的相似度计算44-48
• 3.5 故障案例特征参数权系数的确定48-49
• 3.6 故障案例的检索模型49-51
• 3.7 本章小结51-53
• 第4章 卫星故障案例库和卫星测控系统的开发53-68
• 4.1 引言53-54
• 4.2 卫星故障案例库系统的研制54-57
• 4.2.1 卫星故障模式数据库的建立54-55
• 4.2.2 系统软件结构和功能55-57
• 4.3 卫星测控系统原理及故障模式57-58
• 4.3.1 测控系统原理57-58
• 4.3.2 测控系统故障模式58
• 4.4 测控监测及诊断系统的开发58-62
• 4.4.1 软件系统设计思想58-59
• 4.4.2 硬件环境59-60
• 4.4.3 软件环境60-61
• 4.4.4 基于平台化、组件化的软件系统的开发61-62
• 4.5 测控系统集成诊断推理的实现62-67
• 4.5.1 状态监测及报警模块62-63
• 4.5.2 案例推理诊断模块63-65
• 4.5.3 专家系统诊断模块65-67
• 4.6 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-73
• 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明73
• 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书73
• 哈尔滨工业大学硕士涉密论文管理73-74
• 攻读学位期间发表的学术论文74-75
• 致谢75

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 柳玉;贲可荣;;案例推理的故障诊断技术研究综述[J];计算机科学与探索;2011年10期

2 徐丽华;谢德体;魏朝富;李兵;;基于案例推理的SoLIM方法在土壤养分制图中的应用[J];林业科学;2013年08期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 赖于树;基于FMAGDM理论的复杂设备故障诊断不确定推理方法研究[D];电子科技大学;2011年

2 徐丽华;土壤养分预测方法的比较研究[D];西南大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 史庆祥;新型干法水泥生产线关键设备在线监测系统研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

2 朱新平;基于工作流技术的机场应急救援系统研究[D];南京航空航天大学;2008年

3 刘洪伟;基于案例推理的球团矿专家系统的研究与实现[D];东北大学;2009年

4 路宽;卫星地面站接收故障诊断系统的设计与实现[D];北京交通大学;2013年

  本文关键词：基于案例推理的卫星故障诊断技术的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：473387