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针对目前卫星监测系统无法及时发现故障且无法反映卫星状态趋势变化的问题,提出一种基于自适应白噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)方法与粒子群极限学习机组合(PSO-ELM)的指标预测模型和基于模糊层次分析法(FAHP)的多指标融合故障检测模型。首先,通过CEEMDAN算法对各指标进行分解后通过PSO-ELM预测;其次,对各指标预测值分别建立非线性无量纲模型,得到各指标"健康度";最后,利用FAHP法对融合各指标"健康度"得到组件"健康度",利用"健康度"判断是否发生故障。通过某在轨卫星蓄电池组故