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随着在轨航天器爆发式增长,航天测控数传任务越来越密集,同时航天测控数传一体化系统的复杂度越来越高,传统的故障诊断和周期性维护已经无法满足装备使用要求。根据航天测控数传一体化系统的特点对健康管理系统的架构及组成进行了研究,重点分析了关键设备的传感器设计、基于层次分析法和D-S证据合成法相结合的系统健康评估方法以及基于循环神经网络等机器学习算法的故障预测方法。应用健康管理系统,可有效提高航天测控数传任务的可靠性,减少设备的故障概率,降低维修成本。  相似文献   
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