基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

作者：安若铭; 高阳

来源：航天器环境工程, 2013, (02): 203-208.

• 航天器
• 故障诊断
• 分层神经网络
• 广义回归神经网络
• 自组织特征映射网络 spacecraft fault diagnosis
• hierarchical neural network
• generalized regression neural network(GRNN)
• self organizing feature mapping network(SOFMN)

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。

• 单位
  哈尔滨工业大学