[發明專利]一種檢測衛星姿態測量系統微小故障的方法有效
| 申請號： | 201611014917.2 | 申請日： | 2016-11-17 |
| 公開（公告）號： | CN106767898B | 公開（公告）日： | 2019-04-09 |
| 發明（設計）人： | 何章鳴;王炯琦;周海銀;周萱影;馬正芳;侯博文;彭堅 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍國防科學技術大學 |
| 主分類號： | G01C25/00 | 分類號： | G01C25/00 |
| 代理公司： | 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 湯東鳳 |
| 地址： | 410000 湖*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 微小故障 衛星姿態測量 測試數據 種檢測 算法 檢測 剔除 預處理 衛星控制系統 測量數據 故障信號 平穩狀態 訓練數據 噪聲消減 檢測率 統計量 噪聲比 殘差 構建 消減 噪聲 測試 | ||
1.一種檢測衛星姿態測量系統微小故障的方法，其特征在于，所述方法包括四個步驟：
步驟一：數據預處理；
把原始測試數據X＝(x1,x2,…,xk,xk+1,xk+2,…,xk+j,…)劃分為訓練數據Xk＝(x1,x2,…,xk)和測試數據Xk+j＝(xk+1,xk+2,…,xk+j,…)，其中訓練數據Xk是歷史的正常數據，測試數據Xk+j是未來的待檢測數據,其中k和j都是大于等于1的正整數；表示姿態測量系統在k時刻的測量值，其中n表示變量的個數；對訓練數據進行橫向篩選和縱向裁切，處理后的訓練數據仍記為Xk；
步驟二：趨勢剔除；
利用趨勢剔除算法將訓練數據Xk分解為兩部分，即校正值Yk和校正殘差Zk；將測試數據Xk+j的每個樣本xk+j分解為兩部分：預測值yk+j和預測殘差zk+j；若測試數據xk+j是帶故障的，則zk+j的故障信號比將顯著大于xk+j的故障信號比；
所述趨勢剔除算法的步驟包括：
S2.1選擇設計函數f(t)，假定f(t)包括m個設計函數：
f(t)＝(f1(t),…,fm(t))T (1)
其中m是大于等于1的正整數，m的值由訓練數據Xk的曲線趨勢決定；
S2.2利用設計函數計算設計矩陣Fk
S2.3利用步驟一中的訓練數據Xk和設計矩陣Fk估計線性方程Xk＝βkFk的參數若是Fk的M-P廣義逆，則參數βk為
S2.4利用估計的參數計算訓練數據Xk的校正值Yk和測試數據xk+j的預測值yk+j，j＝1,2,…
S2.5計算校正殘差Zk和預測殘差zk+j，j＝1,2,…
S2.6計算校正殘差Zk的樣本均值mk和無偏樣本方差Sk：
其中表示元素全等于1的k維向量；
步驟三：噪聲消減；
若測試數據xk+j是帶故障的，采用噪聲消減算法進一步消減噪聲和增強故障；
所述噪聲消減算法主要的步驟包括：
S3.1對于測試樣本xk+j，加權因子是單調遞增的，即
αk+1≤αk+2≤…≤αk+j (7)
S3.2利用步驟二中的預測殘差zk+j,l＝1,2,…,j和樣本均值mk構造檢測殘差rk+j
S3.3構造檢測統計量，若步驟二中無偏樣本方差Sk的逆矩陣為則檢測統計量為F(xk+j)：
步驟四：故障檢測；
若顯著性水平為α，則檢測統計量F(xk+j)對應的檢測閾值為
UCL＝F1-α(n,k-n) (10)
其中F1-α(n,k-n)表示自由度為(n,k-n)的F分布對應于(1-α)的分位數；
若F(xk+j)∈[0,UCL]，則測試數據xk+j為正常數據，否則為故障數據。
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