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摘要
为解决卫星姿态控制系统中自主故障检测和诊断的问题,提出一种改进的1D-CNN卫星姿态控制系统故障诊断方法。以卫星姿态控制系统的故障诊断为背景,构建航天器姿态动力学模型,将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与快速卷积算法相结合,对卷积神经网络的拓扑结构进行改进,根据BP算法,将1维原始数据作为输入,结合反作用飞轮作为执行机构的技术特征,给出一种基于卷积神经网络的故障检测和隔离方法。仿真结果验证了该方法对卫星姿态控制系统实时故障检测和分类的有效性。
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单位中国运载火箭技术研究院; 北京航天自动控制研究所; 航天学院; 南京航空航天大学
