南京航空航天大学学报

作者：季业，崔振，徐菁宇，陈斌，徐英学

单位：北京控制工程研究所，北京100190;空间智能控制技术重点实验室，北京 100094；,北京控制工程研究所，北京100190;空间智能控制技术重点实验室，北京 100094；,北京控制工程研究所，北京100190;空间智能控制技术重点实验室，北京 100094；,北京控制工程研究所，北京100190;空间智能控制技术重点实验室，北京 100094；,北京控制工程研究所，北京100190;空间智能控制技术重点实验室，北京 100094；

关键词：在轨;卫星控制分系统;风险等级;预测

使用2009至2020年某卫星控制分系统质量案例数据，提出一种基于BP神经网络的在轨卫星控制分系统技术风险等级预测模型。挖掘历史相关数据，建立在轨卫星控制分系统风险评价体系。排除风险源中的冗余信息，将重要信息数据离散化后，以BP神经网络进行训练，最终得到在轨卫星控制分系统风险等级预测模型。通过试验验证该模型可准确有效预测在轨卫星控制分系统风险等级，为卫星在轨风险控制提供支持。

来源：2021年第S1期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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