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题名基于主成分分析的在轨航天器故障诊断技术
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作者
刘一帆
于忠良
吕建峰
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机构
中国航天科技集团公司五院总体部
哈尔滨工业大学自主智能无人系统工信部重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第S01期208-211,220,共5页
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基金
国家重点研发专项项目(2019YFB1312001)。
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文摘
提出了一种基于主成分分析的多维遥测数据的故障诊断方法,主成分分析是非常经典的降维算法,在判断新的遥测数据是否为故障时,可以首先分析主成分,得到各个主成分方向的分量,判断是否为故障。通过对大量的航天器遥测数据的实验结果表明:采用本文所提出的方法提高了故障诊断效率。通过数据降维,简化并提高了故障诊断的识别速度,便于分析庞大的实验数据,快速从众多的实验数据中找到故障发生的原因,尤其适用于在轨航天器的故障检测。
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关键词
主成分分析
遥测数据
故障诊断
航天器
数据降维
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Keywords
principal component analysis(PCA)
telemetry data
fault diagnosis
spacecraft
data dimensionality reduction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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