[发明专利]卫星执行机构的故障检测深度学习网络处理方法及装置有效
| 申请号： | 201810218246.4 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108540311B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 陈雪芹;孙瑞;王峰;曹喜滨 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 王军红;张颖玲 |
| 地址： | 150006 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种卫星执行机构的故障检测深度学习网络处理方法及装置。卫星执行机构的故障检测深度学习网络处理方法，包括：获取在预设坐标系的姿态数据及故障状态；根据姿态数据及故障状态，构建训练集及测试集，其中，训练集包括：第一训练数据和第二训练数据；测试集包括：设置有数据标签的姿态数据；利用训练集训练具有不同网络结构的多个前馈网络，获得前馈网络的网络参数；将测试集中姿态数据输入到已获得网络参数的前馈网络中，获得检测标签；对检测标签与测试集中数据标签进行处理，获得故障检测的正确率；选择故障检测的正确率最高的前馈网络，作为卫星执行机构故障判断的应用网络。 | ||
| 搜索关键词： | 卫星 执行机构 故障 检测 深度 学习 网络 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种卫星执行机构的故障检测深度学习网络处理方法，其特征在于，包括：获取在预设坐标系的姿态数据及故障状态；根据所述姿态数据及所述故障状态，构建训练集及测试集，其中，所述训练集包括：第一训练数据和第二训练数据；所述第一训练数据包括：姿态数据及根据对应的所述故障状态确定的数据标签；所述第二训练数据包括：未设置有数据标签的姿态数据；所述测试集包括：设置有数据标签的姿态数据；利用所述训练集训练具有不同网络结构的多个前馈网络，获得所述前馈网络的网络参数；将所述测试集中姿态数据输入到已获得网络参数的所述前馈网络中，获得检测标签；对检测标签与所述测试集中数据标签进行处理，获得故障检测的正确率；选择故障检测的正确率最高的所述前馈网络，作为卫星执行机构故障判断的应用网络。
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