基于神经网络的1N推力器组件电磁阀关时间预测

航天器环境工程页数： 8 2025-10-25

摘要： 1N推力器组件电磁阀的开关性能是影响卫星推进系统可靠性的关键因素。低温环境测试下的关时间超标会导致研制周期延误与成本增加，因此，需要建立高精度预测模型以实现风险预警。文章基于194台1N推力器组件的生产测试数据，选取21项电磁阀关键参数作为输入，以低温关时间为输出，分别构建反向传播（BP）神经网络和卷积神经网络（CNN）预测模型。误差参数的对比评估表明，BP神经网络模型预测精度... （共8页）

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