一种控制力矩陀螺仪故障检测方法、装置及相关存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种控制力矩陀螺仪故障检测方法、装置及相关存储介质，该方法包括：搭建Sinc

【技术实现步骤摘要】
一种控制力矩陀螺仪故障检测方法、装置及相关存储介质


[0001]本专利技术涉及航天器故障检测
，尤其是涉及基于迁移学习的控制力矩陀螺仪故障检测
，特别涉及一种控制力矩陀螺仪故障检测方法、装置及相关存储介质。

技术介绍

[0002]控制力矩陀螺仪是航天器姿态调整的惯性执行部件，其稳定工作对航天器的在轨运行具有重要意义。控制力矩陀螺仪的异常检测是卫星在轨状态检测与健康管理技术的基础和重要环节，能够保障卫星在轨的安全运行，以及故障的及时排查，因此具有重大的研究价值。
[0003]随着航天技术的发展，航天器系统越来越复杂，数据规模也大幅度提升。对控制力矩陀螺仪等航天器部件来说,传统的依靠人工判别和专家系统判别的异常检测方式会消耗越来越多的人力，并且在海量数据规模下难以提升精度。因此，对于控制力矩陀螺仪的异常检测需要采用深度学习的方式来提升检测效率和精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种控制力矩陀螺仪故障检测方法、装置及相关存储介质，解决了现有技术的人力检测精度低、效率低的问题。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种控制力矩陀螺仪故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、搭建Sinc
‑
LSTM网络，采用大规模IMS轴承故障检测数据集和火星车数据集进行两阶段的预训练；S20、获取在轨卫星的控制力矩陀螺仪遥测数据，并进行工况分类预处理；S30、将经工况分类预处理后的控制力矩陀螺仪遥测数据，对所述Sinc
‑
LSTM网络进行训练，得到能够实现控制力矩陀螺仪遥测数据拟合重建的模型；S40、基于所述控制力矩陀螺仪遥测数据拟合重建的模型，对需要检测的控制力矩陀螺仪进行检测；将得到的重建数据与其对应的原始遥测数据作差，进行自适应的阈值判断完成故障检测。2.根据权利要求1所述的一种控制力矩陀螺仪故障检测方法，其特征在于，所述步骤S10包括：S101、搭建Sinc
‑
LSTM网络；S102、采用大规模IMS轴承故障检测数据集，输入所述Sinc
‑
LSTM网络进行第一阶段预训练；S103、将火星车数据集输入经过第一阶段预训练的Sinc
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LSTM网络中，进行第二阶段预训练。3.根据权利要求1所述的一种控制力矩陀螺仪故障检测方法，其特征在于，所述步骤S20包括：获取在轨卫星的控制力矩陀螺仪全周期时序数据进行工况分类，得到不同工况下的控制力矩陀螺仪运行数据。4.根据权利要求3所述的一种控制力矩陀螺仪故障检测方法，其特征在于，工况分类选用基于密度峰值的自动聚类算法。5.根据权利要求1所述的一种控制力矩陀螺仪故障检测方法，其特征在于，所述步骤S30中，Sinc
‑
LSTM网络首层利用sinc函数滤波器作为一维卷积核进行特征提取。6.根据权利要求5所述的一种控制力矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐其志，王殊晨，伊枭剑，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：