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公开(公告)号：CN116401578A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310324665.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，具体涉及一种基于深度学习和多维大数据分析的巨型星座故障分析方法，本发明方法包括，构建卫星太阳翼电源模拟系统，利用太阳翼软件系统进行数据采集，得到十种故障模式的状态数据；数据预处理和数据集划分；基于图偏差网络，对预处理后的数据进行数据训练，得到一个具有故障检测和分类功能的网络模型；故障点检测，输出故障分类的判别结果。本发明实用性强，相较传统方法可以更及时的发现与定位故障，更精确地预测未来健康状态和趋势，并且可以同时预测一种或多种故障类型，故障检测和分类的准确率高。
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