本发明公开了一种基于时间序列分析原理的卫星
锂电池电压预测方法，采集卫星锂电池在轨工作时全寿命周期的电压数据，并对采集到的数据进行预处理，根据时间序列分析原理，将预处理后的数据重新构建成两组不同长度的电压序列集，分别作为循环神经网络的输入集和输出集。根据序列长度确定神经网络的结构，训练神经网并利用学习率衰减算法优化神经网络训练过程中的学习率；将优化设计得到的循环神经网络模型设置为卫星锂电池的电压预测模型，实现卫星锂电池电压的在线预测。本发明能够高精度预测卫星锂电池的电压，为卫星锂电池的故障诊断提供量化依据。
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“基于时间序列分析原理的卫星锂电池电压预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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