深度学习的应用在各个领域得到了快速发展,主要驱动力在于丰富的数据量、算法的突破性以及计算机硬件的发展.航天测控设备长时间运行累积了大量的数据,基于深度学习的航天测控设备健康管理具有实现故障的快速诊断和检测,以及准确的故障预测等优势.研究了目前航天测控设备健康管理的现状及深度学习的基本理论,讨论了不同深度学习模型在测控设备健康管理上的应用,分析了传统算法与深度学习算法的区别,提出了测控设备健康管理的未来发展趋势.
健康管理 卷积神经网络 监督学习 无监督学习 生成对抗网络