基于优化孤立森林的大型望远镜驱动系统非预期故障诊断 | |
刘睿强 | |
Subtype | 硕士 |
Thesis Advisor | 徐灵哲 |
2024-06 | |
Degree Grantor | 中国科学院大学 |
Place of Conferral | 北京 |
Keyword | 大型望远镜 驱动系统 非预期故障 扩展孤立森林 蜣螂优化算法 |
Abstract | 天文学的进步使得人类对宇宙的探索日益深入,需要借助大型望远镜来捕捉更遥远、更微弱、更精细的天体现象。大型望远镜的驱动系统是保证其精确跟踪和定位的关键部件,其可靠性和稳定性直接影响望远镜的观测效果和科学价值。然而,由于大型望远镜的复杂结构、极端环境、多样故障等因素,驱动系统可能出现非预期故障,即无法通过预先建立的故障模型或知识库进行识别和处理的故障。非预期故障会导致驱动系统的性能下降甚至失效,给望远镜的运行造成严重影响。 因此,研究大型望远镜驱动系统的非预期故障诊断具有重要意义。本文针对极端环境下大型望远镜的非预期故障诊断问题开展研究,主要研究内容包括: |
Subject Area | 天文技术与方法 |
Language | 中文 |
Document Type | 学位论文 |
Identifier | http://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/2153 |
Collection | 中国科学院南京天文光学技术研究所知识成果 学位论文 |
Recommended Citation GB/T 7714 | 刘睿强. 基于优化孤立森林的大型望远镜驱动系统非预期故障诊断[D]. 北京. 中国科学院大学,2024. |
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