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作者：余溢方;黄首清;刘庆海;王郅豪;周昊澄;王晶;
单位：北京卫星环境工程研究所可靠性与环境工程技术国防科技重点实验室;北京理工大学;北京空间飞行器总体部;
摘要：开展了航天器流体回路泵智能故障诊断方法研究，将BP神经网络、粒子群优化(PSO)-BP神经网络、遗传算法(GA)-BP神经网络和模糊神经网络4种模型应用于故障诊断，以温度、流量、出口压力、转速4类状态参数作为神经网络输入，状态标志作为输出进行训练，通过均方误差、相关系数、模型训练评分对模型训练效果评价，从而实现模型优选，完成故障诊断。利用在轨遥测数据进行应用验证，结果表明可以准确识别流体回路泵的正常和叶轮卡死泵功能丧失两种在轨实际状态类型，且模糊神经网络相对其他3种神经网络具有更好的诊断效果。
关键词：航天器;;空间站;;流体回路泵;;故障诊断;;神经网络
基金资助：可靠性与环境工程技术重点实验室稳定支持科研项目(614200420230201,6142004WDZC210401)
