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公开(公告)号:CN110046376A
公开(公告)日:2019-07-23
申请号:CN201910140242.3
申请日:2019-02-26
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的卫星姿控系统多工况健康评估方法,所述方法贴近卫星姿态控制系统实际在轨工作情况,并且利用历史数据,挖掘卫星上设备相关参数间的概率,体现实际工况下的数据特点,突破仅考虑单一工作模式的传统健康评估方法,能够真实反映系统健康水平,通过储存典型工况网络快速确定实时的贝叶斯网络结构,提高评估效率。本发明能够较准确地实现卫星姿控系统不同工况下的健康状态评估,实现多指标遥测参数量化为统一健康评估等级,为卫星的自主健康管理提供了高效的方法。
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公开(公告)号:CN106021845A
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201610240209.4
申请日:2016-04-18
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Inventor: 杨天社 , 李肖瑛 , 高波 , 樊恒海 , 张蔚 , 王徐华 , 王小乐 , 杨怀军 , 魏峻 , 王宇红 , 刘健 , 邢楠 , 傅娜 , 吴冠 , 李方正 , 高宇 , 张海龙 , 赵静 , 赵亮
Abstract: 本发明提供了一种航天器健康状态评估方法,用于解决现有航天器健康状态评估方法对不同级别对象健康状态评估主观性强、工程实现适应性差的技术问题;首先确定某次评估的指标体系,区分常规指标和核心指标;然后确定常规指标的权值系数;以航天器实测数据和历史信息作为评估数据;建立分层评估模型;按照分层评估模型将指标项的评分和权重相结合,从底层逐层计算最后得到顶层健康状态指数评分。本发明提高了航天器健康状态评估方法的客观性,为航天器在轨健康状态评估提供了一种易于操作的方法。
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公开(公告)号:CN105205112A
公开(公告)日:2015-12-30
申请号:CN201510551622.8
申请日:2015-09-01
Applicant: 西安交通大学 , 中国西安卫星测控中心
CPC classification number: G06F16/903 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开一种时序数据异常特征的挖掘系统及方法,可以自适应获取具有明显周期性数据的最小完整周期,以此确定特征观察窗口;然后对观察窗口分别提取傅里叶特征、主成分分析特征、统计特征和小波特征;最后运用KT-Means方法分别对单一特征向量进行聚类,把各类型特征抽象表示成特征字符。用特征字符形式化表示时序数据特征可以较好地处理数据模糊匹配问题,并且有助于建立特征库实现对异常过程的快速判定和检索。本发明方法包含多种特征信息,有利于更加全面完整地认识时序数据异常过程,有助于提高时序数据异常监测和故障诊断系统的适用性和泛化能力。
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