| 南极望远镜故障诊断研究 | |
许丹丹
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| 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 |
| Identifier | http://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/1405 |
| Collection | 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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