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摘要:
针对脉冲等离子体推力器(Pulsed Plasma Thruster,PPT)作为执行机构的微纳卫星姿态控制系统故障问题,采用了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术对脉冲等离子体推力器的两种常见故障进行检测与隔离.运用自适应遗传算法优化墨西哥草帽小波核函数参数,并结合小波分析,提高了SVM分类器的超平面寻优效率与泛化能力.最后,通过仿真分析,验证了该方法可快速准确地完成故障诊断任务,也证明了小波核函数支持向量机技术在故障诊断方面的先进性与有效性.
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文献信息
篇名 基于支持向量机的卫星执行机构故障诊断研究
来源期刊 中国空间科学技术 学科 航空航天
关键词 微纳卫星 支持向量机 小波分析 故障诊断 脉冲等离子体推力器 遗传算法
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 47-55
页数 9页 分类号 V19
字数 5855字 语种 中文
DOI 10.16708/j.cnki.1000-758X.2018.0013
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 闻新 南京航空航天大学航天学院 34 105 5.0 8.0
2 陈辛 南京航空航天大学航天学院 2 6 1.0 2.0
3 魏炳翌 南京航空航天大学航天学院 5 23 3.0 4.0
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微纳卫星
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脉冲等离子体推力器
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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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10592
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