龚学兵
- 作品数：5 被引量：24H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于聚类分析的卫星姿态控制系统故障诊断方法研究
- 应用于卫星系统的故障诊断技术是确保卫星系统正常工作必不可少的一项关键技术，它不仅让卫星系统具有智能化修复功能，而且其诊断经验可以优化卫星系统观测点的分布。随着卫星系统越来越复杂与智能化，卫星故障诊断的能力在未来卫星技术发...
- 龚学兵
- 关键词：聚类分析卫星姿态控制系统故障诊断历史数据仿真模型
- 基于数据驱动方法的飞轮系统早期故障检测
- 基于数据驱动的故障检测技术是复杂航天器故障检测研究的重要方法之一，它能够实现复杂航天器的早期故障检测，并为其在轨安全、执行任务提供保障。本论文以飞轮故障检测技术为背景，以统计分析与模式识别的相关技术为基础，研究飞轮的早期...
- 龚学兵
- 关键词：人造卫星故障诊断模式识别
- 基于数据关联性分析的飞轮异常检测被引量：9
- 2015年
- 针对航天器早期故障在闭环系统下难以被检测、数学模型难以精确建立的问题,提出了一种基于数据关联性分析的归纳式系统异常监测(IMS)方法。该方法采用无监督学习的聚类算法,利用具有关联性的参数构建数据向量,通过聚类分析自动建立健康数据向量的族类阈值区间。关联关系的破坏将引起部分参数超出族类阈值区间,使系统的异常程度存在模糊性与随机性。引入云模型评价指标,将闭环系统异常程度的不确定性通过熵与超熵定量表示,从而更加准确地判断闭环系统的异常程度。仿真结果表明:该方法能够建立卫星飞轮闭环系统的族类知识库,并可以根据云模型提供的定性知识有效判断系统的异常程度。
- 龚学兵王日新徐敏强
- 关键词：闭环系统飞轮关联性分析无监督学习异常检测云模型
- 飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法被引量：9
- 2015年
- 针对闭环控制的飞轮系统,本文采用一种基于高斯混合模型(GMM)的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型,它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据,利用基于贝叶斯推理的后验概率(BIP)指标计算新样本偏离GMM模型的程度,该指标能避免由于数据分类不确定而引起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。
- 龚学兵王日新徐敏强
- 关键词：高斯混合模型故障检测闭环控制
- 飞轮系统的符号动力学故障检测方法被引量：5
- 2016年
- 为检测飞轮系统的微弱故障,提出一种基于符号动力学的故障检测方法.首先,利用符号动力学算法将飞轮的电流数据进行字符映射,实现信号降噪、数据压缩.其次,利用D阶马尔科夫过程定义电流字符序列的变异过程,且根据字符序列的熵值变化率确立算法的字符个数,并计算字符的概率状态转移矩阵.最后,根据概率状态转移矩阵求解字符概率特征向量,并利用特征向量之间的距离阈值检测飞轮的故障.仿真结果表明:该方法能够根据字符概率特征向量之间的距离区分不同严重程度的飞轮系统故障,实现微弱故障的检测;与扩展卡尔曼滤波算法相比,该方法不需复杂的动力学建模,且仅利用单变量即可实现飞轮的故障检测.此外,利用过程数据,该方法可以快速学习卫星其他部件的行为,并检测故障。
- 王日新龚学兵徐敏强李玉庆
- 关键词：符号动力学飞轮故障检测扩展卡尔曼滤波
