NIAOT OpenIR  > 中国科学院南京天文光学技术研究所  > 学位论文
南极望远镜故障诊断研究
许丹丹
Subtype硕士
Thesis Advisor杨世海
2017-05
Degree Grantor中国科学院大学
Place of Conferral北京
Degree Discipline工程硕士
Keyword南极望远镜 Bp神经网络 故障诊断 Rbf神经网络 Matlab
Abstract国内外天文界积极筹划在南极建造大口径光学/红外望远镜,中国提出了2.5米昆仑暗宇宙巡天望远镜(KDUST)计划。恶劣的自然条件、遥远的地理位置、无人值守的环境,导致系统不可避免地发生故障,如何快速诊断出系统故障,保证南极望远镜持续可靠运行是关键技术难题之一。本文以南极望远镜为研究对象,主要研究BP神经网络在南极望远镜故障诊断中的应用。

针对频谱分析法诊断望远镜故障的不足,大部分适合频率较高的场合,本文提出BP神经网络实现南极望远镜故障诊断的方法,完成的主要工作如下:
(1)总结南极望远镜的不同故障类型,如望远镜执行器恒偏差、执行器恒增益、执行器卡死故障,望远镜传感器恒偏差、传感器恒增益、传感器卡死故障等,并对上述的故障模型进行模拟仿真分析。针对频谱分析法的不足,提出BP神经网络的故障诊断方法。
(2)由于是仿真实验,人为地给望远镜控制系统注入不同类型故障,研究不同类型故障的特性,对表现出的不同故障形式进行讨论。
(3)深入分析RBF神经网络和BP神经网络的各自优势,对BP神经网络训练算法进行研究,并对BP神经网络的训练算法进行改进。
(4)在望远镜系统不同故障状态下,分别采集上述的执行器输出和传感器输出数据,并对其进行归一化处理。根据输入的样本特征和输出的故障类型选取输入层、隐含层、输出层的个数,通过MATLAB软件设计BP神经网络的算法程序。
(5)把训练好的BP神经网络应用到南极望远镜系统故障的诊断中,仿真结果表明,BP神经网络对南极望远镜控制系统故障具有较好的诊断效果。

本文采用BP神经网络技术用于解决南极望远镜存在的故障诊断问题,通过仿真实验表明该神经网络能准确地诊断出故障类型,该方法对南极望远镜系统的稳定运行提供保障,对其他设备系统的故障诊断有较好的借鉴价值。
Subject Area仪器仪表工程
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/1405
Collection中国科学院南京天文光学技术研究所_学位论文
望远镜工程中心_学位论文
Affiliation南京天文光学技术研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
许丹丹. 南极望远镜故障诊断研究[D]. 北京. 中国科学院大学,2017.
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