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摘要:
针对卫星反作用轮遥测数据存在不完备情况,提出一种基于核模糊均值聚类(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)的数据修复诊断算法KFCM-Imputation (KFCM-I).该算法通过KFCM聚类实现已知故障样本的聚类中心和聚类半径,通过相似度计算查找与不完备数据最相似的数据点,将该数据点填充于不完备数据点位置,保证数据的完备性,并通过数据的相似度进行故障诊断.考虑所有故障特征同步缺失数据和各故障特征随机缺失数据两种工况,对比工程上直接删除缺失数据的方法,在数据缺失量小于总数据量的13%时,KFCM-I诊断精度能达90%以上;当数据缺失量占总数据量13% ~20%时,诊断精度仍能达到80%.KFCM-I算法故障诊断精度高、计算简单,对工程应用有较好的参考价值.
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文献信息
篇名 反作用轮不完全数据故障诊断新算法
来源期刊 中国空间科学技术 学科
关键词 不完全数据 数据填充 故障诊断 核模糊均值聚类 反作用轮 卫星
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 19-26
页数 8页 分类号
字数 4787字 语种 中文
DOI 10.3780/j.issn.1000-758X.2015.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡迪 中国空间技术研究院通信卫星事业部 4 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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不完全数据
数据填充
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核模糊均值聚类
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
中国空间科学技术
双月刊
1000-758X
11-1859/V
大16开
北京市9622信箱
1981
chi
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