基于支撐向量機的衛(wèi)星姿控系統(tǒng)異變特征提取.pdf

1、目前，當今迅猛發(fā)展的科學技術中的尖端技術之一，航天技術正以最快的速度在越來越廣的范圍內，包括在政治、經濟、軍事、生活以及科學技術等眾多的領域內發(fā)揮著非常卓越的作用。與此同時，航天的快速發(fā)展也使得各類航天器內部結構以及所需要的功能變的日益復雜，對于價格高昂的一些航天器，系統(tǒng)具有很高可靠性是整個航天器系統(tǒng)的最基本的需求，衛(wèi)星系統(tǒng)是航天系統(tǒng)中很重要的一部分，一旦衛(wèi)星的某個部件發(fā)生故障，輕的會使整顆衛(wèi)星的提前設定的功能達不到預期目的或者直接喪失

2、，非常嚴重的情況下，甚至可能導致發(fā)生一些嚴重災難性的事件，還有這將會浪費國家巨大的財產。直到目前為止，對衛(wèi)星的高可靠性的保證通常是通過確保軟硬件的高的可靠性以及冗余來實現(xiàn)的。本文主要對衛(wèi)星的下傳狀態(tài)數(shù)據(jù)進行了分析，提取出可以表征衛(wèi)星當前狀態(tài)的信息，判斷衛(wèi)星的運行狀態(tài)。
　　本文闡述了衛(wèi)星姿控系統(tǒng)的主要組成部分，在動力學以及運動學兩個方面分別對模型進行建模，并采用了四元數(shù)與歐拉角兩種并行的方式對姿態(tài)信息進行詳細的描述，為后續(xù)的算法的

3、研究提供了基礎。然后，采用了經驗模態(tài)分解法提取信號的特征值并利用信號的能量熵進行閾值設定判斷是否有異常發(fā)生，接下來，介紹了支撐向量機（SVM）的主要原理以及如何對兩個影響比較明顯的參數(shù)采取優(yōu)化措施，提出了一種新的非線性的方式對參數(shù)進行優(yōu)化，與現(xiàn)有的優(yōu)化算法進行比較，它加快了參數(shù)的收斂速度，有效的降低了適應度值。運用SVM提出了兩種方法提取衛(wèi)星狀態(tài)信息，第一是對衛(wèi)星的狀態(tài)進行建模，獲取與實際觀測值之間的殘差信息，進行狀態(tài)信息提取，并針對復