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摘要
为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题，从卫星数据的时序特性出发，提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型，实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联，提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法，并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系，引入时间卷积和自编码器神经网络，同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系，实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象，仿真结果表明，所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。
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单位中国空间技术研究院; 西安电子科技大学
