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基于智能二次电源的健康管理技术研究

发布时间:2017-07-26 13:24

  本文关键词:基于智能二次电源的健康管理技术研究


  更多相关文章: 二次电源 状态监测 故障预测 LS-SVM BP神经网络


【摘要】:随着空间技术的迅猛发展,航天飞行器的结构和应用需求也越来越复杂。为了在保障航天器的安全性和可靠性的基础上,尽可能的降低日常维护费用,欧美国家已经将健康管理技术进行推广应用。其中代表性的成果包括在BlockII型航天飞机主发动机上应用‘AHMS’系统、在F-35联合攻击战斗机上应用“预测与健康管理系统”等。总体看来,健康管理技术已经成为国内外研究的重点。而二次电源作为空间装备的常见组成部分,其可靠性和安全性对整个装备有着十分重要的影响。传统的二次电源只具有完成相应电压转换的基本功能,缺乏对二次电源相关参数进行实时监控,因而无法根据二次电源的性能变化情况对实现状态监控与保护。因此开展针对二次电源的健康管理技术研究具有十分重要的意义。本文研究的主要内容是基于现有的二次电源,进行健康管理研究,实现对二次电源的实时监测、故障诊断和故障预测等功能。主要的研究内容如下:1.“故障特征的选取”:针对智能二次电源,从元器件的退化趋势出发,以电路的输出电压为研究对象,采用最小二乘支持向量机的方法,建立回归模型,实现对电子系统状态特征的提取。2.“如何判断发生故障”:对智能二次电源的输出电压计算马氏距离,通过健康阈值,建立控制界限图,实现对电源的监测。通过这种方法可以将微弱的早期故障过程转化为明显的马氏距离,用来对系统的健康状态进行判断。3.“如何对故障进行预测”:故障预测是指利用历史数据对未来状态和趋势进行估计,并对可能出现的故障给出预警性的提示。通过预警性的提示可以将可能的损失减少到最小,对灾难性的故障进行预防。文中使用LS-VSM预测模型和BP神经网络预测模型,对故障进行预测,并对预测效果进行了对比分析。
【关键词】:二次电源 状态监测 故障预测 LS-SVM BP神经网络
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V442
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-23
  • 1.1 课题研究背景11-13
  • 1.2 课题研究目的和意义13
  • 1.3 PHM的关键技术与研究现状13-20
  • 1.3.1 PHM的关键技术13-16
  • 1.3.2 PHM技术的国外研究现状16-18
  • 1.3.3 PHM技术的国内研究现状18
  • 1.3.4 现有技术的不足与发展趋势18-20
  • 1.4 本文的主要研究内容20-23
  • 第2章 智能二次电源的基础环境评估和FMEA失效模式研究23-39
  • 2.1 引言23-24
  • 2.2 基础环境评估24-28
  • 2.2.1 问题描述24
  • 2.2.2 系统建模24-25
  • 2.2.3 仿真实验25-26
  • 2.2.4 实验结果分析26-28
  • 2.3 智能二次电源FMEA研究28-29
  • 2.4 部分元器件失效机理和退化模型分析29-38
  • 2.4.1 元器件的失效率分布29
  • 2.4.2 元器件的失效机理和退化模型29-38
  • 2.5 本章小结38-39
  • 第3章 智能二次电源系统级故障特征提取研究39-51
  • 3.1 引言39-40
  • 3.2 智能二次电源主要性能参数分析40-41
  • 3.3 系统级故障特征提取41-46
  • 3.3.1 最小二乘支持向量回归42-45
  • 3.3.2 系统级故障特征参数提取45-46
  • 3.4 仿真实验结果分析46-50
  • 3.4.1 仿真实验结果分析46-48
  • 3.4.2 温度影响分析48-50
  • 3.5 本章小结50-51
  • 第4章 智能二次电源状态监测研究51-67
  • 4.1 引言51
  • 4.2 马氏距离51-53
  • 4.3 建立健康状态监控方法与步骤53-57
  • 4.3.1 实验参数的选择54
  • 4.3.2 马氏距离的计算与阈值建立54-56
  • 4.3.3 判别方法56-57
  • 4.4 仿真实验结果分析57-65
  • 4.4.1 实验结果分析57-62
  • 4.4.2 噪声分布影响分析62-65
  • 4.5 本章小结65-67
  • 第5章 基于马氏距离的故障预测研究67-75
  • 5.1 引言67
  • 5.2 最小二乘支持向量机故障预测67-70
  • 5.2.1 LS-SVM故障预测67-68
  • 5.2.2 预测结果分析68-70
  • 5.3 神经网络故障预测70-74
  • 5.3.1 BP神经网络故障预测70-72
  • 5.3.2 预测结果分析72-74
  • 5.4 本章小结74-75
  • 第6章 总结与展望75-79
  • 6.1 研究工作总结75-76
  • 6.2 存在的问题及后续工作展望76-79
  • 参考文献79-84
  • 在学期间学术成果情况84-85
  • 指导教师及作者简介85-86
  • 致谢86-87
  • 附录87-88

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