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基于无监督聚类与LSTM网络的航天器健康状态预测方法
被引量：
4
1
作者
梁寒玉
刘成瑞
+2 位作者
徐赫屿
刘文静
王淑一
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期96-105,共10页
健康状态预测是从系统层面保证航天器在轨安全稳定运行的关键技术.针对机电类关键部件存在性能退化过程的特点,提出一种基于无监督聚类与长短时记忆(LSTM)网络的航天器健康状态预测方法.该方法首先提取航天器单部件多维参数的高维时域特...
健康状态预测是从系统层面保证航天器在轨安全稳定运行的关键技术.针对机电类关键部件存在性能退化过程的特点,提出一种基于无监督聚类与长短时记忆(LSTM)网络的航天器健康状态预测方法.该方法首先提取航天器单部件多维参数的高维时域特征,通过PCA方法将高维特征融合为反映部件运行状态的健康因子,再结合无监督聚类算法识别出故障的不同演化阶段,最后采用LSTM网络分别对各退化阶段构建其健康状态演化预测模型,实现对航天器部件健康状态预测.本文以控制系统关键部件控制力矩陀螺(CMG)为例对上述算法进行试验验证,验证了方法的有效性.
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关键词
航天器
健康因子
无监督聚类
LSTM网络
健康状态预测
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职称材料
题名
基于无监督聚类与LSTM网络的航天器健康状态预测方法
被引量：
4
1
作者
梁寒玉
刘成瑞
徐赫屿
刘文静
王淑一
机构
北京
控制
工程研究所
空间智能控制技术国防全国重点实验室
出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期96-105,共10页
文摘
健康状态预测是从系统层面保证航天器在轨安全稳定运行的关键技术.针对机电类关键部件存在性能退化过程的特点,提出一种基于无监督聚类与长短时记忆(LSTM)网络的航天器健康状态预测方法.该方法首先提取航天器单部件多维参数的高维时域特征,通过PCA方法将高维特征融合为反映部件运行状态的健康因子,再结合无监督聚类算法识别出故障的不同演化阶段,最后采用LSTM网络分别对各退化阶段构建其健康状态演化预测模型,实现对航天器部件健康状态预测.本文以控制系统关键部件控制力矩陀螺(CMG)为例对上述算法进行试验验证,验证了方法的有效性.
关键词
航天器
健康因子
无监督聚类
LSTM网络
健康状态预测
Keywords
spacecraft
health factors
unsupervised clustering
LSTM network
health status prediction
分类号
V577.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无监督聚类与LSTM网络的航天器健康状态预测方法
梁寒玉
刘成瑞
徐赫屿
刘文静
王淑一
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2023
4
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