[發明專利]衛星通信系統隱故障診斷預測方法

有效

• 申請號: 201010574029.2
• 申請日: 2010-12-06
• 公開（公告）號: CN102487343A
• 公開（公告）日: 2012-06-06
• 發明（設計）人: 胡谷雨;倪桂強;潘志松;官昕;袁偉偉;端義鋒;繆志敏
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍理工大學
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26;H04B7/185;H04L12/24
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 唐代盛

1.一種衛星通信系統隱故障診斷預測方法，其特征在于構建由下至上的數據層、核心層、應用層，數據層負責對采集到的地球站原始數據進行標準化、歸一化，得到訓練和測試數據集，實現數據的預處理，輸入給核心層；核心層對預處理后數據集進行診斷，包括通信狀態分析和故障規律歸納，其中通信狀態分析負責分析預處理后的數據，通過SOM記憶聚類，對通信狀態分類，形成通信狀態集，故障規律歸納對每一個通信狀態集進行分析，對比不同通信狀態參數與故障現象之間的關系，通過增量式決策樹算法，總結出有決策意義的規則，形成故障規則集，并將通信狀態集和故障規則集以可解釋的結果形式表現出來；應用層將與用戶交互，包括查看未知記錄的診斷結果，查看、修改故障規律。

2.根據權利要求1所述的衛星通信系統隱故障診斷預測方法，其特征在于對地球站通信記錄各項數據進行預處理，步驟如下：

(a)符號類型參數的標準化轉換，將有n種不同取值的符號特征，用n比特對其進行編碼，當且僅當該特征取值為第i個值時，其碼中的第i比特為1；其余比特為0；

(b)標準化后的數據歸一化，在HVDM的基礎上，結合最大——最小歸一化方法對通信記錄進行如下歸一化：

設x∈X，x_i為x的第i個屬性值，歸一化后得到的新的值，設為x′_i，

xi′=d(xi,xi.min)d(xi.max,xi.min)×scale+low]]>

其中定義x_i.min和x_i.max為：

尺度Scale取1，Low取0；

其中當i個屬性為連續時，x_i.max和x_i.min為X中所有元素的第i個屬性值的最大值和最小值，當i個屬性為離散值時，x_i.max和x_i.min為X中所有元素的第i個屬性的值取最大和最小值對應的x_i，P的含義為第i個屬性取值為x_i且輸出類別為c的數據的個數/第i個屬性取值為x_i的個數，當有兩個x_i相等時，取其中所屬類別c的個數小的那個。

3.根據權利要求1所述的衛星通信系統隱故障診斷預測方法，其特征在于通信狀態分析的實現步驟如下：

首先進行數據抽取，抽取地球站歷史通信紀錄中的8項通信參數，并進行預處理工作；

然后進行訓練，利用帶類別標簽的通信紀錄對SOM模型進行訓練，通過解釋和表達，得到訓練好帶標號的SOM模型，把通信狀態成n類；

最后進行診斷，針對已經形成的狀態集進行檢驗，將當前未確定類別的通信紀錄經過預處理后，輸入到訓練好帶標號的SOM模型中，激活SOM中的某個狀態，該狀態的標號即為該通信記錄對應的通信狀態類型X。

4.根據權利要求1所述的衛星通信系統隱故障診斷預測方法，其特征在于基于增量決策樹的故障規律歸納，采用ID5R增量式決策樹算法應用到故障規律的增量式歸納過程中，其過程如下：

(1)當訓練數據集中只有第一條通信記錄時，決策樹被更新為一個簡單的葉子結點，標記該結點的類別為Y；

(2)將第二條記錄添加到訓練集，其類別為N，在當前結點擴展一層，隨機選擇屬性PWR為測試屬性，并更新每個屬性正類反類的數量，以AttrValue[n，m]表示屬性Attr取Value值時有n個正類，m個反類示例，此時有

PWR：L[1，0]，M[0，0]，H[0，1]

PPWR：L[1，0]，M[0，0]，H[0，1]

TIME：L[1，0]；M[0，1]；H[0，0]

計算各屬性的E-score后發現，PWR具有最低的E-score，那么已生成的決策樹不做改變；

(3)將第三條記錄添加到訓練集，根據PWR的取值，將本條記錄與類別為N的子結點中做比較，此時記錄類比與結點類別一致，那么將該記錄存放到該子結點中，并更新各AttrValue[n，m]，此時有

PWR：L[1，0]，M[0，0]，H[0，2]

PPWR：L[1，1]，M[0，0]，H[0，1]

TIME：L[1，0]；M[0，1]；H[0，1]

計算各屬性的E-score發現，此時TIME的E-score最小，因此需要將樹進行轉換，并將TIME作為根結點的測試屬性；

(4)第四條記錄增加到訓練集后，根據TIME的取值判斷進入結點PWR，這時PWR出現新的值，那么為PWR結點添加新的子結點；

(5)以此類推，訓練集新增以后的記錄過程中，不斷更新決策樹，最后形成最終的決策樹。