基于混合智能的航天器故障诊断系统

• 作者: 刘帆 巩潇 王志良 解仑
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 航天器 混合智能 专家系统 故障树 案例推理
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 106-113
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.01.019

摘要

面向航天器测摔管理,研究了一种基于专家系统(ES)、案例推理(CBR)以及故障树(FT)的混合智能诊断技术.文中,故障树双向混合推理机制被用于实现航天器故障定位和预测.同时案例推理的k最近邻检索策略(KNN)采用了简单实用、易收敛特性的多感官群集算法(MSA).基于案例推理和故障树的航天器专家系统(SESCF)采用了2种融合模式.案例推理和故障树采用独立运行模式,专家系统与案例推理和故障树之间则采用了松耦合运行模式.出于改善推理效率的目的,文中提出了一种将遥测信息转化为语义信息的结合特定推理方法的非线性转换方法.某卫星供配电分系统的测试证实了SESCF系统诊断的有效性.测试结果表明,相对于专家系统,SESCF系统具有更高的诊断准确度和可靠性.SESCF系统采用的非线性转换方法在航天器故障诊断过程中简单实用且容错性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志良	北京科技大学信息工程学院	256	3435	32.0	46.0
5	解仑	北京科技大学信息工程学院	53	347	10.0	16.0
9	巩潇	北京科技大学信息工程学院	2	17	2.0	2.0
13	刘帆	北京科技大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0