基于推演式聚类学习算法的卫星健康状态监视系统

• 作者: 何晓宇 余晟 宋宏江 张海祥 闫金栋
• 来源期刊: 航天器工程
• 关键词: 卫星 健康状态监视 机器学习 聚类学习算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: V557.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8748.2016.05.013

摘要

提出一种基于推演式聚类学习算法的卫星通用健康状态监视系统,应用卫星运行数据构建多维空间向量集,通过聚类生成健康状态知识库,可以实时监视卫星遥测状态.使用某卫星热控分系统的测试数据对该系统的有效性进行了验证,结果表明:该系统具有较好的卫星异常健康状态识别与评估的能力和准确度,可为卫星健康状态监视手段的选择提供参考.