基于遥测数据的卫星电源系统健康管理技术

本书系统论述了基于遥测数据的卫星电源分系统健康管理的基本概念、内涵及应用技术。第1~3章阐述了航天器电源分系统基本理论、故障诊断常用方法遥测数据预处理方法以及机器学习的基本概念，介绍了与健康管理密切相关的故障诊断与预测技术的基本特性和理论：第4~7 章详细论述了基于卫星动态门限形态图谱、深度学习以及边缘算子的异常检测技术，介绍了采用机器学习模型进行遥测数据异常检测的基本方法;第8~10 章阐述了基于遥测数据采用 Thevenin 模型、Rint 模型进行卫星蓄电池性能评估的方法，介绍了一种基于最大功率点追踪技术的卫星同位素电源管理系统研制与性能测试方法;第11章介绍了本书中主要的机器学习模型在不同软件平台上的实现代码，涵盖了当前主要的机器学习框架;第12 章对本书研究工作进行了总结和展望。 本书理论与实践相结合，理论性强，实用性好，具有很高的针对性，既可作为卫星长期管理工程技术人员的培训教材，也可作为高等院校相关专业的教学用书。