تشخيص أعطال التحكم في وضع المركبات الفضائية تحت ظروف عدم توازن العينات
摘要
في مواجهة مشكلة تراجع أداء التشخيص في نظام التحكم في وضع المركبات الفضائية تحت ظروف ندرة عينات الأعطال وعدم توازن العينات، تم اقتراح طريقة تشخيص أعطال تدمج بين ترميز الصور الزمنية والتعلم العميق. أولاً، تم استخدام شبكة توليد خصومة واترسن مع جزاء التدرج (WGAN-GP) لتوليد وتوسيع عينات التسلسل الزمني الخاصة بالأعطال، من أجل موازنة توزيع مجموعة التدريب؛ ثانياً، تم تحويل إشارة التسلسل الزمني إلى صور ثنائية الأبعاد باستخدام زاوية وحقول جراميان، ومجال الانتقال ماركوف، وطريقة الترميز البياني التكراري؛ وأخيراً، تم بناء شبكة عصبونية تلافيفية ثنائية الأبعاد لاستخلاص وتصنيف ميزات الأعطال. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحسن بشكل كبير دقة التشخيص تحت جميع نسب عدم التوازن في العينات، مؤكدة فعاليتها وقوتها في سيناريوهات عدم توازن العينات.
关键词
نظام التحكم في وضع المركبات الفضائية;تشخيص الأعطال;ترميز صورة التسلسل الزمني;شبكات التوليد الخصومية;الشبكات العصبونية التلافيفية