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基于分层神经网络的航天器故障诊断技术
作者姓名:安若铭  高阳
作者单位:1.哈尔滨工业大学航天学院, 哈尔滨 150001
基金项目:微小型航天器技术重点实验室基金及中央高校基本科研业务费专项
摘    要:为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。

关 键 词:航天器   故障诊断   分层神经网络   广义回归神经网络   自组织特征映射网络
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