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基于LSTM模型的卫星电源系统异常检测方法

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针对卫星电源系统在轨运行状态检测问题,提出一种基于长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)模型的卫星电源系统参数异常检测方法.在利用LSTM模型对卫星电源系统参数进行预测的基础上,以预测参数数据与实际参数数据差的绝对值最小为目标对模型进行训练,采用模型预测的参数时间序列与模型训练误差生成的动态检测门对实时参数进行检测,从而实现卫星电源系统的异常检测.通过对实际在轨某卫星电源系统参数遥测数据的验证,结果表明:该方法能有效地对卫星电源系统进行异常检测.
Anomaly Detection Method of Satellite Power System Based on LSTM Model

李卉、何晶、程富强、王晓薇、詹炳光

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空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077

西安卫星测控中心,陕西西安710043

卫星电源 LSTM模型 异常检测 动态特性

2019

装甲兵工程学院学报
装甲兵工程学院

装甲兵工程学院学报

CSTPCD
影响因子:0.402
ISSN:1672-1497
年,卷(期):2019.33(3)
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