低轨道在轨卫星飞轮温度预测方法研究

发布时间：2021-07-04 05:31

　　随着我国航天事业的快速发展,卫星运行管理中传统的基于阈值的实时监控系统逐渐无法满足大规模的卫星监控需求,特别是无法实现对卫星系统潜在异常和故障的提前预知,直接影响对卫星系统实施故障处置的效率。本文提出在轨卫星飞轮温度预测方法,能够给地面监控人员赢得宝贵的危机应对时间,更好地对卫星进行在轨运行管理。飞轮温度作为反映卫星姿态控制系统运行状况的重要参数,是地面监控系统长期监测的安全指标之一。飞轮发生故障不仅导致卫星任务无法正常开展,还可能中断正在执行的卫星业务,甚至引起安全性风险。目前,飞轮温度的主要监测方法是基于阈值的实时监控,这种方法在发生故障后着手处置,无法提前发现潜在异常并及时准备处置预案,实施快速故障恢复。针对以上问题,本文基于低轨道在轨卫星遥测数据和卫星在轨外部空间环境数据,研究卫星飞轮温度预测方法,运用机器学习算法和时间序列算法,建立梯度提升决策树（GBDT）和自回归积分滑动平均（ARIMA）融合的飞轮温度预测模型,对未来不同时长的飞轮温度进行预测研究。基于本预测模型可建立卫星飞轮的辅助监控和预警系统,为提前发现卫星飞轮的潜在故障,保障卫星无间断在轨运行提供支持。本文主要工作如... 

【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)北京市

【文章页数】：77 页

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【参考文献】：
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本文编号：3264141