基于GRU-AE的航天器姿态敏感器故障诊断研究

摘要

姿态确定系统是航天器的重要组成部分,姿态信息有误会导致航天器姿态失稳甚至失控。针对航天器故障样本集小、故障标签稀缺的问题,提出一种基于门控循环单元-自编码器(Gated Recurrent Unit-AutoEncoder,GRU-AE)的航天器姿态敏感器故障诊断方法,首先在正常数据集上训练GRU-AE模型,得到模型的姿态预测值,计算预测值与真实值之间的预测残差作为故障识别的阈值。在测试集上,如果模型对某一数据的预测残差超过了阈值,则认为该数据存在异常,采用DBSCAN聚类对故障进行定位。实验证明,该方法可以有效预测姿态敏感器的输出,具有很好的故障识别和定位能力。