【摘 要】
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动量轮是卫星最为关键的子系统之一,其可靠性是卫星正常运行的基本保障。动量轮作为一个高速旋转的部件,它的寿命和可靠性受到影响,所以是最容易发生故障的。在此背景下,本文
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动量轮是卫星最为关键的子系统之一,其可靠性是卫星正常运行的基本保障。动量轮作为一个高速旋转的部件,它的寿命和可靠性受到影响,所以是最容易发生故障的。在此背景下,本文主要是利用遥测数据对动量轮进行故障检测和诊断。首先,本文详细分析了动量轮的结构和工作原理,由工作原理分析测量参数之间存在的关联关系,然后依据遥测数据,利用最小二乘的方法估计出动量轮测量参数间的关联参数。根据所求关联参数来建立系统方程,利用粒子滤波根据一个参数来估计另一个参数,并与实际的测量数据比较。验证关联关系的准确性。把粒子滤波的估计值与真实测量数据的残差对动量轮进行故障检测。具体使用休哈特控制图、累积和控制图来设定阈值。考虑残差值不服从检测方法的要求,又对残差进行预处理。最后给出了不同残差对应的控制图。由于动量轮的故障数据很少,本文根据关联关系建立动量轮仿真模型,并利用遥测数据验证了仿真模型的准确性。分析了动量轮常见的故障模式,并对典型故障进行了仿真。根据故障仿真数据,并用卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波方法估计出不同故障下的特征参数变化情况,同时用粒子滤波方法给出不同故障下对应的残差变化情况,建立特征参数和残差与故障模式之间的映射关系,最后采用BP神经网络进行训练,建立了故障诊断模型,并利用仿真数据验证了诊断模型的准确性。
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