[发明专利]基于深度迁移学习的航天器智能故障诊断方法

摘要

本发明涉及航天器故障诊断领域，为实现航天器故障诊断并及时发现故障，本发明，基于深度迁移学习的航天器智能故障诊断方法，首先，进行智能故障诊断模型框架的搭建，搭建基于深度卷积神经网络的故障诊断模型框架；其次，利用地面测试数据和其他航天器在轨数据进行预训练，得到诊断模型的初始网络参数，达到学习其他诊断任务经验的目的；然后，进行智能故障诊断模型参数重调，将学习到的经验扩展到当前诊断任务中，研究基于迁移学习的模型参数重调方法，考虑航天器原始遥测数据未标记的特点，构造基于最大平均差异的代价函数，实现对初始网络参数的重新调整。本发明主要应用于航天器故障诊断场合。