| 基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测 |
| |
| 引用本文： | 何利健,张锐,陈文卿.基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测[J].上海航天,2021,38(5):8-16. |
| |
| 作者姓名： | 何利健 张锐 陈文卿 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院 微小卫星创新研究院，上海 201203;中国科学院大学，北京 100049 |
| |
| 摘 要： | 针对因卫星入境数据延迟,无法快速判断太阳能电池阵温度遥测数据是否发生异常问题,提出一种SE-TCN网络模型。首先借鉴SENet中的通道注意力机制,对时间卷积网络(TCN)进行改进,提高模型的特征提取能力;其次使用SE-TCN做为特征提取网络,训练出网络模型;最后对温度遥测数据做中长期预测(约4轨)。以某在轨卫星实际太阳能电池阵温度遥测数据作为实验数据。结果表明:本文提出的SE-TCN网络模型在评价指标上与传统TCN网络模型相比,平均绝对误差(MAE)降低了7.7%,均方根误差(RMSE)降低了5.2%,相关系数(R)提高了0.4%。当卫星入境时,该检测方法可根据预测值快速判断实时遥测数据是否发生异常。
|
| 关 键 词： | 时间卷积网络 遥测数据 时序数据预测 异常检测 太阳能电池阵 |
| 收稿时间： | 2021/2/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/3/23 0:00:00 |
Abnormal Temperature Detection of Solar Array Based on an SE-TCN Network Model |
| |
| HE Lijian,ZHANG Rui,CHEN Wenqing.Abnormal Temperature Detection of Solar Array Based on an SE-TCN Network Model[J].Aerospace Shanghai,2021,38(5):8-16. |
| |
| Authors: | HE Lijian ZHANG Rui CHEN Wenqing |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | time convolutional network (TCN) telemetry data time series data prediction anomaly detection solar array |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《上海航天》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《上海航天》下载免费的PDF全文 |
|
