基于神经网络的航天器故障诊断研究

admin · 发表于 2022-9-18 19:21:53

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作为对前沿科技的集中应用，航天器凝聚着大量宝贵智力、财力、人力、物力，对航天器的故障诊断具有重要的经济意义和社会意义。然而航天器作为高度复杂的非线性系统，有很多传统方法难以解决或者解决效果较差的故障诊断题目：比如很多非线性动态系统过于复杂难以建模或者所建模型精度低导致故障诊断精度低；某些系统运行机理不够清楚难以诊断等。在这种情况下神经网络就可以发挥自身非线性、高度容错、能处理复杂模式、并行计算和联想记忆等独特优势，解决很多传统方法难以解决或解决效果差的故障诊断难题。首先，本文分别针对航天某卫星推进分系统遥测参数、卫星某部件和经典的IRIS数据集这三个案例，深入细致地研究了建立BP网络和RBF网络故障诊断模型的各个步骤和细节，并得出了建设性的结论。然后，本文采用三种随机优化算法自适应遗传算法(AGA)、自适应粒子群优化算法(APSO)和复合粒子群优化算法(CPSO)成功优化了BP网络的隐含层神经元数目和初始权值阈值。仿真结果表明以上优化算法不仅显著提高了BP算法的训练速度和精度，更避免了BP算法易陷入局部极小点的难题，使得故障诊断结果具有更高的准确率。另外，本文使用IRIS数据集作为训练样本，对CPSO算法和BP网络的泛化能力做了深入的比较研究。仿真结果表明在相同的训练误差精度下，BP算法的泛化能力优于CPSO。最后，对论文研究所实现的基于神经网络的故障诊断演示软件的主要功能模块的原理、构成、作用以及必要操作做了详细阐述。该软件为用户能够更加方便、灵活、简单地建立自定义的神经网络故障诊断模型提供了良好的平台。

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