基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测OA
Abnormal Temperature Detection of Solar Array Based on an SE-TCN Network Model
针对因卫星入境数据延迟,无法快速判断太阳能电池阵温度遥测数据是否发生异常问题,提出一种SE-TCN网络模型.首先借鉴SENet中的通道注意力机制,对时间卷积网络(TCN)进行改进,提高模型的特征提取能力;其次使用SE-TCN做为特征提取网络,训练出网络模型;最后对温度遥测数据做中长期预测(约4轨).以某在轨卫星实际太阳能电池阵温度遥测数据作为实验数据.结果表明:本文提出的SE-TCN网络模型在评价指标上与传统TCN网络模型相比,平均绝对误差(MA…查看全部>>
何利健;张锐;陈文卿
中国科学院 微小卫星创新研究院,上海 201203中国科学院大学,北京 100049中国科学院 微小卫星创新研究院,上海 201203
信息技术与安全科学
时间卷积网络遥测数据时序数据预测异常检测太阳能电池阵
《上海航天（中英文）》 2021 (5)
8-16,9
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