摘要
本发明公开一种航天器微振动源的分离方法、故障预测方法,其首先对航天器在轨运行过程中的微振动数据进行特征提取,得到特征图,然后对特征图的每个通道赋予权重值,得到特征向量,最后将特征向量映射为概率分布,实现微振动源的分离及类别匹配。基于分离得到微振动源还可进一步地结合历史数据预测航天器单机和平台的故障或者对于遥测异常情况进行佐证分析,以提高航天器故障预测的准确性和效率。
技术关键词
航天器故障
故障预测模型
故障预测方法
自主健康管理系统
数据采集模块
历史故障数据
地面站
深度学习技术
注意力机制
数据格式
压力传感器
温度传感器
通道
滤波器
平台