[发明专利]一种基于机器深度学习的卫星机电类产品寿命预测方法在审
| 申请号： | 201911358932.2 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111177916A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 龙东腾;郑紫霞;郑恒 | 申请（专利权）人： | 中国航天标准化研究所 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/04;G06F119/02 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 王卫军 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于机器深度学习的卫星机电类产品寿命预测方法，属于设备故障诊断评估技术领域。本发明通过深度挖掘和数据分析手段实现在轨卫星机电类产品故障征兆的识别和准确的寿命预测。首先通过利用深度学习算法对卫星机电类产品特征参数全生命周期的数据进行挖掘分析，特别是对特征参数在时序上关系的分析，建立数据驱动的故障征兆识别模型。然后对卫星机电类产品进行故障模式影响分析，利用贝叶斯网络方法构建可靠性评估模型。最后，在实时遥测数据驱动下，通过故障征兆识别模型实现对故障发生概率的量化，进而驱动贝叶斯网络实现目标产品的可靠性评估，最终通过分析评估结果演化趋势和动态阈值设置实现寿命预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 深度 学习 卫星 机电 类产品 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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