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基於遙測數據的衛星電源系統健康管理技術

作者：程富強//郭小紅//袁線//付楓//李卉|責編:肖姝//王笑
出版社：國防工業
ISBN：9787118132199

出版日期：2025/03/01
裝幀：平裝
頁數：234

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

本書系統論述了基於遙測數據的衛星電源分系統健康管理的基本概念、內涵及應用技術。第1?3章闡述了航天器電源分系統基本理論、故障診斷常用方法遙測數據預處理方法以及機器學習的基本概念，介紹了與健康管理密切相關的故障診斷與預測技術的基本特性和理論：第4?7章詳細論述了基於衛星動態門限形態圖譜、深度學習以及邊緣運算元的異常檢測技術，介紹了採用機器學習模型進行遙測數據異常檢測的基本方法；第8?10章闡述了基於遙測數據採用Thevenin模型、Rint模型進行衛星蓄電池性能評估的方法，介紹了一種基於最大功率點追蹤技術的衛星同位素電源管理系統研製與性能測試方法；第11章介紹了本書中主要的機器學習模型在不同軟體平台上的實現代碼，涵蓋了當前主要的機器學習框架；第12章對本書研究工作進行了總結和展望。
本書理論與實踐相結合，理論性強，實用性好，具有很高的針對性，既可作為衛星長期管理工程技術人員的培訓教材，也可作為高等院校相關專業的教學用書。

作者介紹

程富強//郭小紅//袁線//付楓//李卉|責編:肖姝//王笑

第一篇  基礎理論
第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  航天器電源分系統基本理論
    1.2.1  電源分系統基本構成
    1.2.2  電源分系統常見故障
    1.2.3  蓄電池分類及主要性能參數
  1.3  衛星故障預測與健康管理技術
    1.3.1  衛星故障預測與健康管理基本框架
    1.3.2  衛星PHM關鍵技術
  1.4  衛星異常檢測技術
    1.4.1  異常報警技術
    1.4.2  故障診斷技術
  1.5  國內外研究現狀與發展趨勢
    1.5.1  國內外研究現狀
    1.5.2  發展趨勢與存在的差距
  1.6  研究內容與結構安排
參考文獻
第2章  衛星遙測數據預處理技術
  2.1  衛星遙測數據特徵分析
    2.1.1  衛星遙測數據
    2.1.2  衛星遙測數據的分類
  2.2  衛星遙測數據預處理方法
    2.2.1  野值處理
    2.2.2  數據的填補方法
    2.2.3  數據歸一化
  2.3  本章小結
參考文獻
第3章  機器學習基本理論及模型
  3.1  機器學習基本理論
  3.2  有監督學習
    3.2.1  神經網路模型
    3.2.2  支持向量機模型
    3.2.3  隨機森林模型
    3.2.4  樸素貝葉斯模型
  3.3  無監督學習
    3.3.1  主成分分析
    3.3.2  K - means聚類
    3.3.3  自組織特徵映射神經網路
  3.4  本章小結
參考文獻
第二篇  異常檢測
第4章  基於動態閾值的異常檢測方法
  4.1  機器學習模型的樣本建立
  4.2  動態閾值生成方法
    4.2.1  評價函數
    4.2.2  生成過程
    4.2.3  試驗測試
  4.3  機器學習模型的對比
    4.3.1  周期型穩態參數

    4.3.2  周期型遞進參數
  4.4  本章小結
參考文獻
第5章  基於形態圖譜的異常檢測方法
  5.1  遙測數據周期切分預處理
……
第三篇  性能評估
第四篇  軟體實現

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