卫星动量轮故障检测与诊断方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 航天器故障诊断的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 航天器故障诊断方法综述 | 第9-12页 |
| 1.2.2 动量轮故障诊断技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 动量轮关联关系分析 | 第15-37页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 动量轮工作原理及数学模型分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 动量轮工作原理 | 第15-17页 |
| 2.2.2 动量轮工作模式 | 第17-18页 |
| 2.3 动量轮遥测数据间的关联关系 | 第18-25页 |
| 2.3.1 最小二乘估计原理 | 第18-20页 |
| 2.3.2 参数计算 | 第20-25页 |
| 2.4 关联关系的验证 | 第25-36页 |
| 2.4.1 粒子滤波 | 第25-30页 |
| 2.4.2 关联关系的验证 | 第30-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于常规控制图的动量轮检测方法 | 第37-58页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 数据预处理 | 第37-39页 |
| 3.3 常规控制图的原理 | 第39-43页 |
| 3.3.1 休哈特控制图的原理 | 第39-41页 |
| 3.3.2 累积和控制图的原理 | 第41-43页 |
| 3.4 动量轮故障检测分析 | 第43-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 动量轮故障仿真 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 建立动量轮仿真模型 | 第58-62页 |
| 4.2.1 动量轮仿真模型的搭建 | 第58-61页 |
| 4.2.2 模型的验证 | 第61-62页 |
| 4.3 动量轮故障仿真 | 第62-69页 |
| 4.3.1 动量轮故障分析 | 第62-63页 |
| 4.3.2 正常状态的仿真 | 第63-64页 |
| 4.3.3 故障状态的仿真 | 第64-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 基于BP神经网络的动量轮故障诊断方法 | 第70-92页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 参数估计方法 | 第70-74页 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波 | 第70-72页 |
| 5.2.2 卡尔曼无迹滤波 | 第72-74页 |
| 5.3 动量轮特征提取 | 第74-85页 |
| 5.3.1 正常状态的特征提取 | 第75-77页 |
| 5.3.2 故障状态的特征提取 | 第77-85页 |
| 5.4 BP神经网络模型 | 第85-91页 |
| 5.4.1 BP神经网络的设计与训练 | 第86-87页 |
| 5.4.2 神经网络的测试 | 第87-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
