稀土熔盐电解过程中电解给料自动辅机组件之间工作关联大,故障复杂多样,使用单一故障诊断方法效果不理想。针对这一问题,通过分析给料自动辅机组件之间的工作关系,提出基于故障树和LSTM-SVM的粉体下料设备故障诊断方法。首先搭建多层故障树,分析故障模式,然后根据故障树数据提取重要度较高的故障模式,建立长短期记忆神经网络故障诊断模型,故障定位后根据故障树分析结果所定义的权重大小输出诊断结果,并使用SVM对非故障异常工作状态进行分级。测试结果表明该模型具有较高的故障识别准确率。

本文以空间数据系统咨询委员会(CCSDS)制定的高级在轨系统(AOS)为标准,分析了空间站数据系统中一些功能器件和关键组成,对空间站合路器的功能实现与调度策略进行了探讨和研究。