典型文献
数字孪生驱动多算法自适应选择的空间电源系统故障检测
文献摘要：
针对积累的空间电源系统遥测数据中故障数据不准确且不全面,进而导致地面长管系统很难根据实际发生的故障数据综合选择和评估故障检测模型有效性的问题,本文重点开展孪生数据驱动的空间电源系统故障检测模型优化选择方法研究.在充分分析电源系统组成、工作原理以及输入输出关系的基础上,利用Simulink构建航天器电源系统各组成单元的数字孪生模型,并结合故障机理分析在孪生模型中注入典型的故障,丰富故障数据种类及数量,基于孪生数据实现多种故障检测模型有效性的评估.实验表明,基于此框架产生的孪生数据与实测数据相似性达90％以上,可进行6种典型故障模式的注入,可对故障检测模型的阶跃型以及渐变型故障的检测能力进行有效评估,此种方法的研究可有效服务于实际的地面长管系统,为合理的故障检测模型的选择提供重要的模型与数据基础.
文献关键词：
航天器;电源系统;数字孪生;故障检测模型
中图分类号：
作者姓名：
庞景月;赵光权
作者机构：
重庆工商大学人工智能学院 重庆 400067;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]庞景月;赵光权-.数字孪生驱动多算法自适应选择的空间电源系统故障检测)[J].电子测量与仪器学报,2022(06):91-99
A类：
B类：
多算法,自适应选择,空间电源,电源系统,系统故障,遥测数据,故障数据,实际发生,综合选择,故障检测模型,模型有效性,孪生数据,模型优化,优化选择,选择方法,系统组成,输入输出关系,Simulink,航天器,成单,数字孪生模型,故障机理,机理分析,数据相似性,典型故障,故障模式,阶跃型,变型,检测能力,有效评估,有效服务,数据基础
AB值：
0.325196
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