【摘 要】
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为保障卫星的正常在轨运行,地面系统需要对卫星运行状态进行监控预警,其中对卫星各系统的温度监控尤为重要.温度不仅直接反映卫星系统的健康状态,更会对系统器件的性能和寿命造成影响.飞轮作为卫星姿态控制系统的重要组件,其温度变化是识别姿态控制系统状态的重要信息.卫星飞轮温度的预测与预警对卫星在轨稳定运行具有重要意义.本文基于某在轨卫星遥测数据,结合空间环境数据,应用LightGBM机器学习框架研究建立梯度
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院国家空间科学中心
【基金项目】
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空间科学先导专项科学卫星任务运控技术(XDA15040100),科学卫星在轨运行项目(Y62211AH5S)共同资助。
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为保障卫星的正常在轨运行,地面系统需要对卫星运行状态进行监控预警,其中对卫星各系统的温度监控尤为重要.温度不仅直接反映卫星系统的健康状态,更会对系统器件的性能和寿命造成影响.飞轮作为卫星姿态控制系统的重要组件,其温度变化是识别姿态控制系统状态的重要信息.卫星飞轮温度的预测与预警对卫星在轨稳定运行具有重要意义.本文基于某在轨卫星遥测数据,结合空间环境数据,应用LightGBM机器学习框架研究建立梯度提升决策树模型,对卫星飞轮温度进行预测.经与实际遥测温度值进行对比验证,预测精度可以满足对卫星飞轮温度的
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