公开(公告)号：CN105825271B

公开(公告)日：2018-10-19

申请号：CN201610160867.2

申请日：2016-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  韩稳稳 ,  王汝传 ,  周剑 ,  肖甫 ,  叶晓国 ,  郭剑

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/00

Abstract: 本发明提供了一种基于证据推理的卫星故障诊断与预测方法，把解析ER方法应用于卫星故障的诊断，并把前p时刻的故障诊断结果和当前时刻的诊断结果分别作为神经网络的输入和输出对神经网络进行训练，找出前p时刻与当前时刻的关联，进而完成故障预测。本发明提供了一种多参数情况下的非线性复杂系统故障诊断和预测方法。用故障诊断输出的特征参数进行预测建模可以更直观、更有效的反映下一时刻惯性平台的健康状况。

公开(公告)号：CN105825271A

公开(公告)日：2016-08-03

申请号：CN201610160867.2

申请日：2016-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  韩稳稳 ,  王汝传 ,  周剑 ,  肖甫 ,  叶晓国 ,  郭剑

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/00

CPC classification number: G06N5/04 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明提供了一种基于证据推理的卫星故障诊断与预测方法，把解析ER方法应用于卫星故障的诊断，并把前p时刻的故障诊断结果和当前时刻的诊断结果分别作为神经网络的输入和输出对神经网络进行训练，找出前p时刻与当前时刻的关联，进而完成故障预测。本发明提供了一种多参数情况下的非线性复杂系统故障诊断和预测方法。用故障诊断输出的特征参数进行预测建模可以更直观、更有效的反映下一时刻惯性平台的健康状况。