基于信息融合的多Agent故障诊断系统及在航天器上的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·航天器故障诊断的需求 | 第7页 |
| ·航天器故障诊断技术的发展历程 | 第7-8页 |
| ·分布式人工智能 | 第8页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究目标及内容 | 第9-11页 |
| 第二章 Agent及多Agent系统 | 第11-24页 |
| ·Agent技术介绍 | 第11-14页 |
| ·Agent的概念 | 第11页 |
| ·Agent的结构 | 第11-14页 |
| ·多Agent系统 | 第14-17页 |
| ·多Agent系统的发展现状及前景 | 第14-15页 |
| ·信息融合技术与多Agent技术 | 第15-17页 |
| ·多Agent之间的协调与协作 | 第17页 |
| ·Agent的通信方式 | 第17-21页 |
| ·黑板结构 | 第17页 |
| ·消息传送方式 | 第17-19页 |
| ·Agent通信语言 | 第19-21页 |
| ·Agent的开发工具 | 第21-22页 |
| ·基于信息融合的多Agent故障诊断系统 | 第22-24页 |
| 第三章 航天器故障诊断技术 | 第24-28页 |
| ·国外航天器故障诊断方法研究现状 | 第24-25页 |
| ·国内航天器故障诊断方法研究现状 | 第25-26页 |
| ·航天器主要的故障诊断方法 | 第26-28页 |
| 第四章 航天飞机防热系统故障诊断技术 | 第28-45页 |
| ·航天飞机防热系统简介 | 第28-33页 |
| ·航天飞机防热系统故障分析 | 第33-35页 |
| ·防热系统故障模式及影响分析 | 第35-36页 |
| ·防热系统重点监控部位与模式 | 第36-37页 |
| ·防热系统传感器技术研究 | 第37-39页 |
| ·传感器总的设计要求 | 第37页 |
| ·X—33实时健康监控系统上所用的传感器技术 | 第37-38页 |
| ·“土星SA525”运载火箭上所用的传感器 | 第38-39页 |
| ·航天飞机防热系统监测参数 | 第39页 |
| ·传感器的布置 | 第39-40页 |
| ·传感器的优化 | 第40-42页 |
| ·传感器使用的三种方式 | 第40-41页 |
| ·传感器的优化布置 | 第41-42页 |
| ·传感器类型 | 第42-45页 |
| ·温度传感器 | 第42-43页 |
| ·湿度传感器 | 第43-44页 |
| ·应力应变传感器 | 第44-45页 |
| 第五章 防热系统监控诊断方案 | 第45-52页 |
| ·美国航天飞机防热系统在研的监控诊断方案 | 第45-46页 |
| ·美国航天飞机防热系统地面监控方案 | 第45-46页 |
| ·与飞行器整体化健康管理系统的结合 | 第46页 |
| ·X-33验证机的健康监控系统 | 第46-48页 |
| ·航天飞机防热系统智能化故障监控诊断总体方案 | 第48-52页 |
| ·在轨监控诊断系统 | 第49-50页 |
| ·地面远程监控诊断系统 | 第50页 |
| ·防热系统的地面检修 | 第50-52页 |
| 第六章 在轨诊断Agent的设计与开发 | 第52-72页 |
| ·故障诊断Agent的一般结构 | 第52-53页 |
| ·基于多Agent的在轨故障诊断系统结构设计 | 第53-54页 |
| ·故障诊断Agent的开发与实现 | 第54页 |
| ·故障检测Agent | 第54-56页 |
| ·故障识别Agent | 第56-59页 |
| ·防热系统的数学模型 | 第57-58页 |
| ·实例分析 | 第58-59页 |
| ·故障识别结果分析与评价 | 第59页 |
| ·故障预测Agent | 第59-66页 |
| ·问题的定义 | 第60页 |
| ·网络的训练算法 | 第60-61页 |
| ·神经网络预测步骤 | 第61-62页 |
| ·实例分析 | 第62-66页 |
| ·多Agent的信息融合 | 第66-72页 |
| ·D-S证据理论 | 第66-68页 |
| ·基于D-S证据理论的多Agent信息融合 | 第68-72页 |
| 第七章 结束语 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 附：论文发表情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
