神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在衛(wèi)星故障預測中的應用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)預測技術(shù)通過對航天器的關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)的變化進行趨勢分析，并對其未來行為進行推斷，可以在故障發(fā)生之前給出警報信息，以便采取相應的對策，從而將事故消滅在萌芽狀態(tài)。因此，非常有必要發(fā)展數(shù)據(jù)預測技術(shù)。本文以國家武器裝備“十五”預研“衛(wèi)星長壽命高可靠技術(shù)”研究項目為背景，結(jié)合“風云一號”衛(wèi)星大量待處理遙測數(shù)據(jù)，開展神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術(shù)的研究，并取得了一定成功。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展比較緩慢，在航天系統(tǒng)的應用方面開展的較少。本文的第

2、二章對神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術(shù)進行了全面、詳細的研究，為將神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術(shù)應用于衛(wèi)星非平穩(wěn)遙測數(shù)據(jù)的預測做好了鋪墊。
　　在第三章，對PRNN神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、PRNN神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和學習及PRNN神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法進行了深入的研究，并利用FY-1C衛(wèi)星在軌運行的遙測數(shù)據(jù)進行應用研究。PRNN神經(jīng)網(wǎng)絡能夠很好的跟蹤非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的趨勢，能夠提前預測到故障的發(fā)生，在衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)的處理中具有一定的可行性。
　　由于復雜的空間環(huán)境影響，在

3、衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)中，通常含有大量的噪聲、空缺值、無效值等壞信息，必然會給數(shù)據(jù)分析工作帶來不便，甚至會嚴重影響分析結(jié)論。因此，在建立時間序列模型之前必須先對動態(tài)數(shù)據(jù)進行必要的預處理。在本文的“數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)”中，我們利用LMS自適應算法對數(shù)據(jù)進行預處理。
　　在第四章，在研究神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法的基礎上，利用MATLAB編程語言，開發(fā)了包括ARMA、神經(jīng)網(wǎng)絡在內(nèi)的多種預測模型。并用VB編程語言開發(fā)了的數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，所有預測模型全部