[發明專利]監督局部線性嵌入的衛星姿態控制系統故障檢測方法有效
| 申請號： | 201911028807.5 | 申請日： | 2019-10-28 |
| 公開（公告）號： | CN110703738B | 公開（公告）日： | 2022-05-06 |
| 發明（設計）人： | 曲直;徐開;何昕;李峰;劉萌萌;解延浩;韓霜雪;任顥 | 申請（專利權）人： | 長光衛星技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G05B23/02 | 分類號： | G05B23/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 長春眾邦菁華知識產權代理有限公司 22214 | 代理人： | 朱紅玲 |
| 地址： | 130000 吉林省長*** | 國省代碼： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 監督 局部 線性 嵌入 衛星 姿態 控制 系統故障 檢測 方法 | ||
監督局部線性嵌入的衛星姿態控制系統故障檢測方法，涉及監督局部線性嵌入的遙測數據挖掘方法，解決現有批量處理模式的局部線性嵌入(LLE)算法難以實時更新數據庫并保證高維特征提取的準確性等問題，包括獲取高維原始遙測衛星數據，并對獲得的原始衛星遙測數據進行特征分析及預處理；采用SLLE算法對預處理后的原始衛星遙測數據進行降維，獲得衛星控制系統遙測數據的低維嵌入特征信息，采用SPE統計量完成故障檢測；本發明采用SLLE算法提取高維數據特征，并結合統計SPE和T2設計故障檢測方案，最后通過衛星遙測數據模擬仿真，驗證了衛星姿態控制系統故障檢測方案的有效性，該方法有效地提高了衛星異常狀態的檢測能力，具有一定的工程實際應用價值。
技術領域
本發明涉及監督局部線性嵌入的遙測數據挖掘方法，具備航天器異常狀態的檢測能力。具體涉及一種監督局部線性嵌入的衛星姿態控制系統故障檢測方法，直接應用于航天器姿態控制系統故障檢測領域。
背景技術
目前，現有技術中，《針對衛星執行器/推力器故障的動態遞歸神經網絡故障診斷和隔離架構》，2005年國際神經網絡研討會，2005，574-583。該文獻中采用DRNN算法完成航天器執行機構的故障診斷，采用不同DRNN網絡分別對執行機構故障檢測進行隔離。該方法雖然可以對故障模式實時分類，但該方法泛化能力并不理想，只兼容高頻故障模式。
《衛星的冗余反應輪配置中的故障檢測和隔離》系統，人與控制論，2007， 3151-3158。該文獻中，采用了G2算法的故障診斷技術，能夠實現衛星姿態控制系統復雜故障模式的檢測和診斷，但是建立完備的專家知識庫這一難題未能有效解決。
《一種用于空間系統異常檢測和故障診斷的機器學習方法》，IEEE信息技術太空任務挑戰國際會議，2006，469-476。該文獻中采用了一種機器學習/數據挖掘(ML/DM)算法，能夠有效檢測出衛星姿態控制系統遙測數據中的異常點，提出與動態貝葉斯網絡結合的設計方案實現系統故障診斷，但該方法對模型的要求較高，且在故障隔離領域泛化能力不理想。
《使用主成分分析和支持向量機的航天器故障檢測與診斷》，2012年工業電子與應用大會，2012，1984-1988。該文獻中采用主元分析法(PCA)將衛星多維遙測數據降維并提取數據特征信息，提出一種與支持向量機(SVM)相結合的故障檢測方案實現故障檢測，該方法的參數估計通過估計模型來獲取，但估計模型較為復雜導致故障檢測時間較長，降低了故障檢測能力。
發明內容
本發明為解決現有批量處理模式的局部線性嵌入(LLE)算法難以實時更新數據庫并保證高維特征提取的準確性等問題，提供一種監督局部線性嵌入的衛星姿態控制系統故障檢測方法。
監督局部線性嵌入的衛星姿態控制系統故障檢測方法，該方法由以下步驟實現：
步驟一、獲取高維原始遙測衛星數據，并對獲得的原始衛星遙測數據進行特征分析及預處理；
步驟二、采用監督局部線性嵌入算法對步驟一預處理后的原始衛星遙測數據進行降維，獲得衛星控制系統遙測數據的低維嵌入特征信息，具體實現過程為：
步驟二一、尋找衛星遙測數據樣本點xi的鄰域點,計算所述樣本點xi的鄰域點的權值矩陣W；
步驟二二、引入新樣本點，通過權值矩陣更新算法更新權值矩陣W，具體實現過程為：
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