针对卫星姿控系统时间序列故障预测问题,给出了BP神经网络和小波神经网络、小波分解-LSTM网络相结合的故障预测方法。利用卫星正常运行时的数据训练BP神经网络,将其作为系统的标准模型,对卫星实时输出和标准模型输出之间的残差建立小波神经网络和小波分解-LSTM故障预测模型,并进行仿真对比分析。结果表明,2种方法均能准确的对故障进行预测,由于基于小波分解-LSTM的方法对残差序列进行了多级小波分解,还利用了LSTM网络能选择性保留输入数据的特点,因此预测更准确,性能更优。
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