基于CBR的衛(wèi)星故障診斷方法研究及應(yīng)用.pdf

1、基于案例推理（CBR）的故障診斷技術(shù)是人工智能領(lǐng)域新興的一種問題求解方法，將該方法應(yīng)用到衛(wèi)星故障診斷領(lǐng)域，對于增強衛(wèi)星處理突發(fā)問題的水平，促進衛(wèi)星故障診斷技術(shù)的進步具有重要的意義。筆者對案例推理進行衛(wèi)星排故的關(guān)鍵步驟，如案例的搜索匹配、數(shù)據(jù)的相似度計算、案例庫的設(shè)計等作了系統(tǒng)的分析和論證，主要分析研究了以下內(nèi)容：
　　對案例的搜索和相似性匹配開展了深入研究。設(shè)計了適用于分層組織方式、符合推理診斷過程的案例分層索引機制，適合衛(wèi)星系統(tǒng)

2、的結(jié)構(gòu)復(fù)雜特點。分析了最鄰近函數(shù)的相似度計算方法，并結(jié)合工程應(yīng)用中存在的若干實際問題對計算方法進行優(yōu)化，確定了相似數(shù)據(jù)的選取原則和方式，并在此基礎(chǔ)了建立了基于案例推理的衛(wèi)星排查故障模型。
　　合理設(shè)計了衛(wèi)星故障案例庫。在廣泛搜集并構(gòu)建衛(wèi)星故障經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合衛(wèi)星系統(tǒng)繁雜卻條理清晰的特征，提出了構(gòu)建多級案例庫模型的化解辦法，并深入闡述了多級案例庫模型的構(gòu)建原理、結(jié)構(gòu)組成、數(shù)據(jù)搜索及系統(tǒng)的實現(xiàn)、維護等，使應(yīng)用案例推理排查解決衛(wèi)