基于序列-图像映射的航天器智能故障诊断方法

卫星组网是未来航天的发展大趋势,要保证众星在轨安全可靠稳定运行,要求单星具备高精度的在轨自主故障诊断能力。针对航天器控制系统故障闭环传播和数据维数高的特点,结合某航天器的地面测试数据,首先对高维耦合序列数据进行处理,实现序列到灰度图像的映射,然后采用卷积神经网络完成高精度同一故障部件的故障诊断。通过将所提方法与K邻近算法、基于主成分分析的K邻近算法等非图像化机器学习算法进行对比验证,说明了所提方法的有效性。