一种有界干扰影响下时变系统可诊断性量化方法

    公开(公告)号:CN111324036A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN202010062123.3

    申请日:2020-01-19

    Abstract: 一种有界干扰影响下时变系统可诊断性量化方法,属于空间技术领域。本发明将状态空间描述的航天器系统转换为时间堆栈动态模型,使系统的可诊断性量化问题转化为全对称多胞形的相似度计算问题,给出了系统故障可检测性与可隔离性的数学定义,并通过豪斯多夫距离对故障的可诊断性(包含可检测性与可隔离性)进行量化。本发明方法与现有方法相比,不仅将航天器系统模型由现有的时不变模型推广到时变模型,而且仅需知道干扰的边界而无需明确其具体形式,更加符合实际工程需求,便于设计人员操作执行。

    基于动态可靠性估计的导航卫星星座可用性评估方法

    公开(公告)号:CN106250616A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201610615253.9

    申请日:2016-07-29

    CPC classification number: G06F17/5009

    Abstract: 本发明公开了基于动态可靠性估计的导航卫星星座可用性评估方法,首先,根据在轨星座的当前运行数据,引入卫星的随机失效、退化失效和消耗失效因素,建立动态可靠性估计模型,基于可靠性估计,获取单星故障率随时间变化曲线;然后,计算星座内M颗卫星中有k颗卫星故障情况下,第n种故障组合的星座故障概率Pk,n(t)和星座固有可用性CVn,k值;最后,根据Pk,n(t)和CVn,k计算导航卫星系统的星座服务可用性随时间变化关系。采用该方法实时预测卫星的在轨可靠性,可获得高精度、高可靠的卫星星座可用性,解决了仅依赖星座构型设计推算星座可用性不准确、不全面的问题,以及不能对星座可用性进行实时评估的问题。

    一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法

    公开(公告)号:CN104809338A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201510181170.9

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明提供一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法,其包括:获得可信度及相关度超过设定阈值的两者间时域的关联关系Xo(T);获得卫星星务中心计算机SRAM器件在t时刻受空间辐射环境影响的量化指标G(t);根据G(t)与A(t)的关联关系获得多个可支持度值和多个可信度值,在多个可支持度值中选择支持度值最大的一条关联关系,若该支持度值大于0.6,则报警信息为“有”且该支持度值对应的可信度值即为预警值Y(t),若该支持度值小于或等于0.6,则报警信息为“无”。本发明能通过单粒子效应与卫星在轨异常关联关系分析和根据星载高能粒子通量探测设备实时数据对卫星在轨异常进行预警,具有可信度、针对性及准确性高的优势。

    一种在轨航天器有效数据选取方法

    公开(公告)号:CN102332011B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201110268334.3

    申请日:2011-09-09

    Abstract: 一种在轨航天器有效数据选取方法,首先对原始遥测数据时间序列进行预处理,生成相应的斜率时间序列;然后以斜率时间序列为输入,基于隶属度函数将相应遥测数据对应到指定的模糊集中。基于规则语句给出遥测数据的模糊化可信度,并采用重心法计算得到遥测数据对应的精确可信度值。以用户设定的可信度阈值为标准对遥测数据进行野值判定,将被判定为野值的数据剔除。最后以遥测数据时间序列中的非野值数据为基础,用最小二乘法进行曲线拟合,以曲线上的数值为剔除野值后产生的空值进行填充。最后按照用户设定进行周期性采样得到遥测数据有效值序列。该方法能够高效的剔除航天器遥测数据中的误差数据,为数据分析工具或人员提供遥测数据有效值序列。

    一种卫星遥测数据趋势预测的置信度动态评估方法

    公开(公告)号:CN106021907B

    公开(公告)日:2018-10-19

    申请号:CN201610324146.0

    申请日:2016-05-16

    Abstract: 本发明一种卫星遥测数据趋势预测的置信度动态评估方法,1)从遥测信息历史数据库中获取某个卫星遥测参数TX123的历史遥测数据信息,对TX123的历史遥测数据信息进行剔野处理,预测得到测遥测数据信息集合;2)计算获得置信信息,包括置信值、置信区间和置信度。本发明提出了卫星遥测数据趋势预测的置信信息这一概念,包括置信值、置信区间和置信度,通过置信区间和置信度,可以对卫星预测数据信息趋势预测的方法和结果进行实时动态评估,与现有技术相比,通过置信度的计算,能够定量评估遥测数据趋势预测方法的准确性。

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