基于遥测数据的航天器长期性能预示方法研究

• 作者: 房红征 熊毅 罗凯 韩立明 马好东
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 预示 遥测数据 x-11 多项式拟合 BP神经网络 AR 非参数回归
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1792-1796
• 页数: 5页
• 分类号: TP277|V57
• 语种: 中文

摘要

遥测数据的变化能够反映航天器性能的状态和改变,根据这些改变,能够对航天器关键部件的性能和趋势进行预测.首先利用基于x 11的数据分解方法,将遥测数据分为趋势项、季节项和随机项,之后针对这3种变化类型的数据分别利用BP神经网络、多项式拟合、AR模型、非参数回归等方法进行预测,形成融合后的预测结果,并对算法的应用效果进行了分析,此外还计算了衰减因子.针对某航天器温度参数的实验结果表明,提出的预测方法平均相对误差小于10％,能够有效的用于航天器遥测数据的性能趋势预测,具有较强的航天器工程应用价值.