[发明专利]一种基于多阶域迁移学习的航天器热控系统分类与故障检测方法在审
| 申请号： | 202310678390.7 | 申请日： | 2023-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN116738283A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 李可;李源淦;李鹏蛟;武昊鹏;阚艳;庞丽萍;杨顺昆 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/096;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京金恒联合知识产权代理事务所 11324 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种联合多阶域分布差异迁移学习的分类识别与故障检测方法。包括：先将源域数据(102)和目标域数据(103)共同输入神经元网络，实现对航天器信号的综合学习。多尺度残差卷积网络模块(104)对输入数据进行特征提取，通过学习不同尺度的特征，有效解决了浅层特征提取、梯度消失和特征尺度单一等问题。特征提取得到的深层特征被送入标签分类模块(105)，实现航天器故障信号的精确分类和识别。为了进一步提高分类算法的准确性，本发明还包括训练阈值判断模块(106)，通过动态调整阈值提高分类算法在不同情况下的性能表现。本发明的方法可以提高诊断效率并降低成本，及时发现并处理潜在的故障，保障航天器的安全运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多阶域 迁移 学习 航天器 系统 分类 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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