【摘 要】
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在中国经济飞速发展的同时,中国的航天技术取得了显著的成绩。如近几年的天问一号火星探测,北斗卫星导航的完成以及中国宇宙空间站的建造。卫星作为最重要且最不可缺少的航天器之一,其姿态控制系统是卫星最复杂的子系统,一旦发生故障,就有可能导致卫星失去控制,影响其他子系统,甚至导致卫星的废弃。因此,提升卫星姿态控制系统的故障诊断技术,加深故障诊断技术的研究至关重要。本文主要内容如下:（1）卷积神经网络拥有非常
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在中国经济飞速发展的同时,中国的航天技术取得了显著的成绩。如近几年的天问一号火星探测,北斗卫星导航的完成以及中国宇宙空间站的建造。卫星作为最重要且最不可缺少的航天器之一,其姿态控制系统是卫星最复杂的子系统,一旦发生故障,就有可能导致卫星失去控制,影响其他子系统,甚至导致卫星的废弃。因此,提升卫星姿态控制系统的故障诊断技术,加深故障诊断技术的研究至关重要。本文主要内容如下:（1）卷积神经网络拥有非常优秀的特征提取能力,可以有效地从大量数据样本中学习到相应的特征,并且可以直接对故障进行识别和分类。因此,本文设计了两种不同的卷积神经网络对卫星姿态控制系统进行故障诊断。（2）建立卫星参考坐标系并对卫星姿态进行描述,通过分析卫星姿态的运动学与动力学特性,构建了卫星姿态控制系统模型,对执行器故障进行数学建模并进行故障数据的采集。（3）设计了四元数卷积神经网络。介绍了四元数神经元的模型及四元数卷积池化运算,经过一系列的参数选取,确定了网络的结构。基于四元数卷积神经网络对卫星姿态控制系统执行器故障进行故障诊断仿真。将四元数卷积神经网络与传统卷积神经网络的仿真结果进行对比,验证了四元数卷积神经网络故障诊断的性能优于传统卷积神经网络。（4）将卷积神经网络与长短时记忆（LSTM）神经网络结合设计了CNN-LSTM神经网络,利用连续小波变换将故障数据转化为时频图像作为输入数据。分别使用CNN-LSTM神经网络、卷积神经网络和LSTM神经网络对卫星姿态控制系统执行器故障进行仿真。通过仿真结果的对比,表明了CNN-LSTM神经网络对卫星姿态控制系统故障诊断的可行性、有效性和准确性。
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