【摘 要】
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在航天器飞行控制过程中,航天器故障诊断的最大困难在于故障模式机理异常复杂,往往一种故障模式对应多个征兆域,从而很难进行准确的故障定位.D-S证据理论能够实现故障模式中
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在航天器飞行控制过程中,航天器故障诊断的最大困难在于故障模式机理异常复杂,往往一种故障模式对应多个征兆域,从而很难进行准确的故障定位.D-S证据理论能够实现故障模式中不同征兆域信息的融合,但不同征兆域之间的分配仅凭经验进行.要确定分配概率存在一定的困难,使得该理论在实际应用中受到限制.文中提出将BP神经网络和D-S证据理论两者结合应用,将BP神经网络的自学习、自适应和容错能力运用到基本概率分配的确定过程中,建立基于BP神经网络和D-S证据理论的航天器故障诊断模型,从而有效地表达和处理不确定信息,实现更加准确、客观的故障诊断.
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