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基于卫星遥测数据的GRU-BP电源故障预测模型研究

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  • 万方数据
  • 维普
卫星的正常运行依赖于电源系统的稳定工作,针对卫星电源系统数据存在时序性强、参数众多、线性复杂等问题,文章提出了一种基于门控循环单元并联结合B P神经网络的卫星电源系统故障预测模型.研究以和德2号卫星遥测数据展开实验与分析,通过GRU处理卫星时间序列数据中的时序依赖性和动态变化,同时并联结合BP神经网络学习遥测数据中的非线性关系.实验结果表明,所提出的并联集成策略的GRU-BP模型能够精准预测卫星电源系统故障节点,具有高度可靠性和较强的实际应用价值.

李至立、姜连祥、方玉洁、刘兴惠

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山东航天电子技术研究所 山东烟台 264000

电源系统 遥测数据 GRU BP神经网络 故障预测

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.029

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(11)