基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

摘要：

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型.模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识；下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因.引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量.该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果.

关键词：航天器、故障诊断、分层神经网络、广义回归神经网络、自组织特征映射网络

所属期刊栏目：30

分类号：V474;TP391(航天器及其运载工具)

资助基金：微小型航天器技术重点实验室基金及中央高校基本科研业务费专项HIT.KLOF.2010020

在线出版日期：2013-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：203-208