【摘 要】
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随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,中国空间技术研究院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费(2018JBZ006)
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随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传统机器学习算法进行检测的研究也仅能检测出数量特征上的故障。针对传统的机器学习算法难以有效学习遥测数据趋势变化的问题,文中提出了基于长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的阈值化方法。通过LSTM预测模型来学习卫星遥测数据的趋势变化,同时以最大化相关系数与F
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