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摘要:
针对在轨航天器微弱异常难以识别问题,提出了一种基于形态变分模态分解和JRD距离的异常状态识别方法.首先利用形态变分模态分解将航天器遥测数据分解为不同频率的多尺度模态分量,然后提取各模态分量的Rényi熵,将得到的Rényi熵向量作为遥测数据的特征,最后通过计算样本数据与实测数据特征之间的JRD距离,实现对航天器异常状态的识别.以某卫星反作用轮转微弱异常转速实测数据对该方法进行仿真验证,仿真结果表明,提出的识别方法能够有效识别航天器异常状态,且在识别速度上具有明显优势.
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文献信息
篇名 基于形态变分模态分解和JRD的航天器异常状态识别
来源期刊 西北工业大学学报 学科 航空航天
关键词 形态变分模态分解 Rényi熵 JRD距离 异常识别
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-27
页数 8页 分类号 V448
字数 5344字 语种 中文
DOI
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 张科 西北工业大学航天学院 311 2797 25.0 40.0
5 吕梅柏 西北工业大学航天学院 42 179 6.0 10.0
9 王靖宇 西北工业大学航天学院 20 104 5.0 9.0
13 姜海旭 西北工业大学航天学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
形态变分模态分解
Rényi熵
JRD距离
异常识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北工业大学学报
双月刊
1000-2758
61-1070/T
大16开
西安市友谊西路127号(西工大校园158号信箱)
52-182
1957
chi
出版文献量(篇)
3990
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导