[發明專利]一種航天器的異常預警方法和裝置在審
| 申請號: | 202011019866.9 | 申請日: | 2020-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN112257901A | 公開(公告)日: | 2021-01-22 |
| 發明(設計)人: | 楊浩;孫健;房紅征;羅凱;樊煥貞;李蕊;王信峰;劉勇;胡偉鋼;王德志 | 申請(專利權)人: | 北京航天測控技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G08B31/00 |
| 代理公司: | 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662 | 代理人: | 劉曉燕 |
| 地址: | 100041 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 航天器 異常 預警 方法 裝置 | ||
1.一種航天器的異常預警方法,其特征在于,包括:
獲取航天器的第一監測數據,其中,所述第一監測數據為在第一時間段內所述航天器的監測數據;
將所述第一監測數據輸入到目標長短時記憶網絡LSTM預測模型,得到所述目標LSTM預測模型輸出的第一預測結果,其中,所述目標LSTM預測模型是使用第二監測數據對初始LSTM預測模型進行訓練得到,所述第二監測數據為處于正常運行狀態的所述航天器在第二時間段內的監測數據,所述第一預測結果用于指示在所述第一時間段的結束時刻之后的第三時間段內所述航天器的目標運行參數的第一預測參數值;
根據所述第一預測參數值和第一實際參數值,對所述航天器進行異常告警,其中,所述第一實際參數值為在所述第三時間段內所述航天器的所述目標運行參數的實際值。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述第一預測參數值和所述第一實際參數值,對所述航天器進行異常告警包括:
確定所述第一預測參數值和所述第一實際參數值之間的均方誤差;
在所述均方誤差與目標誤差之間的差值處于目標差值范圍內的情況下,確定所述航天器運行正常;
在所述均方誤差與目標誤差之間的差值超出目標差值范圍的情況下,確定所述航天器運行發生異常;向目標對象的移動端發送告警消息,其中,所述告警消息用于指示所述航天器發生異常。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在根據所述第一預測參數值和所述第一實際參數值,對所述航天器進行異常告警之前,所述方法還包括:
將第三監測數據輸入所述目標LSTM預測模型中,得到所述目標LSTM預測模型輸出的第二預測結果,其中,所述第三監測數據為處于正常運行狀態的所述航天器在第四時間段內的監測數據,所述第二預測結果用于指示在所述第三時間段的結束時刻之后的第五時間段內所述航天器的所述目標運行參數的第二預測參數值;
將所述第二預測參數值和第二實際參數值之間的平均均方誤差,確定為所述目標誤差,其中,所述第二實際參數值為在所述第五時間段內所述航天器的所述目標運行參數的實際值。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,在將所述第一監測數據輸入到所述目標LSTM預測模型之前,所述方法還包括:
獲取處于正常運行狀態的所述航天器在所述第二時間段內的監測數據,得到所述第二監測數據;
使用所述第二監測數據構建所述初始LSTM預測模型的訓練樣本,其中,所述訓練樣本包括:所述第二時間段的目標子時間段內的目標子監測數據,以及在所述目標子時間段的結束時刻之后的第六時間段內所述航天器的所述目標運行參數的第三實際參數值;
使用所述訓練樣本對所述初始LSTM預測模型進行訓練,得到所述目標LSTM預測模型。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,使用所述訓練樣本對所述初始LSTM預測模型進行訓練,得到所述目標LSTM預測模型包括:
將所述目標子監測數據輸入到所述初始LSTM預測模型,得到所述初始LSTM預測模型輸出的第三預測結果,其中,所述第三預測結果用于指示在所述第六時間段內所述航天器的所述目標運行參數的第三預測參數值;
根據所述第三預測參數值和所述第三實際參數值之間的差值調整所述初始LSTM預測模型的模型參數,得到所述目標LSTM預測模型,其中,所述目標LSTM預測模型輸出的、所述目標運行參數的第四預測參數值與所述第三實際參數值之間的差值小于或者等于目標差值。
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