本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的衛(wèi)星故障預測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著衛(wèi)星數(shù)量和應用領(lǐng)域的日益增多,確保衛(wèi)星的安全穩(wěn)定運行,及時發(fā)現(xiàn)故障、處理故障,已成為運行管理工作的重點,因此有必要開展故障預測技術(shù)的研究;提出了一種粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡方法,實現(xiàn)衛(wèi)星的故障預測;首先,基于衛(wèi)星的原理和運行特點,通過衛(wèi)星遙測參數(shù)獲取特征;其次,利用神經(jīng)網(wǎng)絡對衛(wèi)星關(guān)鍵遙測參數(shù)進行近似和建模,并利用粒子群算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化;之后,利用時間序列方法對遙測參數(shù)進行預測,并將預測結(jié)果與粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出進行比較,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層與輸出層之間的關(guān)聯(lián)信息實現(xiàn)對衛(wèi)星的預測;最后,利用帶有故障信息的電源系統(tǒng)真實遙測數(shù)據(jù)來對本文提出的方法的可行性進行驗證,使用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡對遙測參數(shù)進行建模,能夠很好地檢測遙測參數(shù)是否正常,預測值與真實值的驗證結(jié)果證明了在衛(wèi)星故障預測中應用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的有效性。
【作者單位】： 北京市高速交通工具智能診斷與健康管理重點實驗室;北京航天測控技術(shù)有限公司;南京理工大學自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 故障預測 衛(wèi)星 粒子群優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡 時間序列
【基金】：國防基礎(chǔ)科研資助項目
【分類號】：V467
【正文快照】： 0引言近年來,故障預測與健康管理技術(shù)(Prognostic and HealthManagement,PHM)在很多領(lǐng)域(包括衛(wèi)星)內(nèi)得到越來越多的關(guān)注。隨著衛(wèi)星數(shù)量的日益增多,衛(wèi)星在國民經(jīng)濟的很多方面領(lǐng)域都起著非常重要的作用,一旦出現(xiàn)故障,結(jié)果往往是災難性和不可控的,因此有必要開展對故障預測技術(shù)

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