基于集成小波神经网络的卫星电源系统故障识别.pdf

本文主要探讨的是如何利用集成小波神经网络对卫星电源系统的故障进行识别，以解决在卫星电源系统发生致命故障时，由于故障信息不完整导致的识别难题。卫星电源系统对于卫星的整体运行至关重要，一旦出现故障，可能会对整个卫星的功能造成严重影响。因此，建立一个高效且可靠的故障识别方法显得尤为必要。 文章提出了利用卫星电源系统的决策数据来初步识别可能的故障组合。通过分析这些关键数据，可以筛选出可能存在问题的部分，为后续的故障定位提供依据。这一过程涉及到数据建模和机器学习，其中，神经网络作为一种强大的非线性模型，能够处理复杂的数据关系和模式识别。 接着，文章介绍了基于不同故障组合特点构建的小波神经网络。小波神经网络结合了小波分析的多分辨率特性和神经网络的自适应学习能力，可以有效地处理非平稳和非线性的故障信号。对于每个特定的故障组合，构造相应的小波神经网络进行精细化识别。小波神经网络能够分解和提取故障特征，通过训练和调整网络参数，提高识别的准确性和鲁棒性。 通过某型卫星电源系统的仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明，集成小波神经网络的故障识别方法能够在面对卫星电源系统复杂故障情况时，提供准确的故障判断，这对于实时监控和预防性维护具有重要意义。 该研究利用集成小波神经网络，结合卫星电源系统的决策数据，提出了一种创新的故障识别策略。这种方法不仅能够处理不完整的故障信息，还能够根据故障的特性进行定制化的识别，从而提高了故障诊断的效率和准确性。这对于提升卫星电源系统的可靠性，保障卫星的正常运行，具有重要的理论和实际应用价值。同时，该方法也展示了深度学习和神经网络在解决复杂工程问题上的潜力，为其他领域的故障诊断提供了参考。