[发明专利]一种双神经网络模型卫星电源系统故障诊断方法有效
| 申请号： | 202210673879.0 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN115034312B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 孔寒冰;郭小强;章仕起;王凡;吕泽毅;华长春;乔瑟夫·格莱罗 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G01R31/40 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 陈跃心 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双神经网络模型卫星电源系统故障诊断方法，包括以下：S1、采集卫星电源系统数据；S2、卫星电源系统数据预处理：将采集到的数据通过滑动时间窗分为多维时间序列，并通过训练好的栈式降噪自编码器进行处理，去掉无效干扰数据；S3、卫星电源系统数据分类：将预处理过的数据进行分类；S4、双神经网络模型训练：将S3中分类好的数据类型Ⅰ和数据类型Ⅱ分别输入CTCN‑GRU模型和TCN‑A‑GRU模型中进行训练；S5，双神经网络模型使用：将实际采集到的数据经S2及S3后将其输入到训练好的双神经网络中进行识别，将网络模型输出与实际卫星电源系统的状态进行对比，对网络性能进行评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 卫星 电源 系统 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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