[發明專利]一種局部數據缺失條件下的系統運行工況識別與切割方法

有效

• 申請號: 202011404579.X
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112526558B
• 公開（公告）日: 2023-09-08
• 發明（設計）人: 陶來發;蘇鉉元;宋登巍;呂琛
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01S19/23
• 分類號: G01S19/23;G06F17/11
• 代理公司: 北京京萬通知識產權代理有限公司 11440
• 代理人: 萬學堂;齊曉靜

本申請公開一種局部數據缺失條件下的系統運行工況識別與切割方法，其包括：第一步，對系統的每個工況敏感遙參序列作時間標定處理；第二步，對每個經時間標定的工況敏感遙參序列進行目標工況識別與切割，得到目標工況時刻序列集合；第三步，對所述目標工況時刻序列集合中的每個目標工況時刻序列的相鄰時刻點進行差分處理，得到該目標工況時刻序列的目標工況時間間隔特征序列；第四步，生成時間間隔?頻次統計矩陣；第五步，利用所述時間間隔?頻次統計矩陣生成跨周期工況判定閾值；第六步，利用工況判定閾值修正存在跨周期混疊的目標工況時段，并以此對待分析的遙測參數數據進行準確分割，切割為對應的目標工況短數據段，以提升相關數據分析的效果。

技術領域

本申請涉及一種衛星健康監控技術，尤其涉及一種局部數據缺失條件下的系統運行工況識別與切割方法。

背景技術

衛星遙測數據存在明顯的周期性，且一個周期內存在不同的運行工況，在不同工況轉換過程中，衛星相關遙測參數的數據幅值分布規律將發生不同程度的變化，這對相關衛星狀態監測及故障診斷工作造成較大干擾。

在多工況數據條件下，由于衛星狀態異常導致的數據變化和工況轉換導致的數據變化都可能導致健康監測系統告警。對此，為了有效檢測由衛星遙參分布變化導致的真實異常，抑制由工況變換導致的虛警干擾，在衛星異常狀態監測前，對衛星各周期內的多個工況進行有效識別與分割是必不可少的。

通過分析歷史全工況遙參數據，可以利用諸如聚類分析、綜合邏輯判斷等工況切割方法，將完整的多周期、多工況時段劃分為各個周期時段，又將各個周期時段中包含的各工況時段予以識別、分割。接著，在這些獨立的工況時段中提取需要的目標工況時段同時剔除不需要的過渡工況時段。利用識別、提取到的目標工況時段，可以將這些分布規律相似的目標工況遙測數據從完整遙測序列中劃分、提取出來，從而消除工況轉換造成的數據分布變化，減少虛警現象發生。對此，能否準確地識別、分割目標工況時段，對后續分析效果具有重要影響。

理想狀態下，利用上述方法提取出的各目標工況時段應為一組單周期、單工況的獨立短時段。然而，通過對實際衛星遙測數據的觀察發現，衛星實際運行中存在諸如出入境轉換、數據下傳異常等問題，這使得下傳的衛星遙測數據普遍存在實時、延時遙參數據混合，短時、長時局部時段數據缺失的現象。這些嚴酷的數據條件，有時將直接導致相鄰兩周期間的過渡工況數據丟失，使得原本應獨立分屬于不同周期的兩個目標工況時段，錯誤地拼接在一起，形成工況跨周期混疊。在此情況下，傳統的工況識別與切割方法，幾乎僅依賴數據幅值信息而忽略時間信息。因此，這些工況切割方法只能將存在數據分布差異的目標工況時段和過渡工況時段予以切割，但對上述存在跨周期混疊的目標工況時段(分屬兩周期的工況被拼接在一起)，則無法進行有效劃分，從而導致錯誤工況時段的出現。不合理的工況分段將影響一些數據分析工作的開展，使得虛警現象仍然無法避免。

發明內容

針對上述實際存在的衛星跨周期工況混疊問題，本發明提出了一種局部數據缺失條件下的系統運行工況識別與切割方法。

本申請提出一種局部數據缺失條件下的系統運行工況識別與切割方法，其包括：

第一步，對系統的每個工況敏感遙參序列作時間標定處理；

第二步，對每個經時間標定的工況敏感遙參序列進行目標工況識別與切割，得到該目標工況時刻序列；所有的目標工況時刻序列構成目標工況時刻序列集合；

第三步，對所述目標工況時刻序列集合中的每個目標工況時刻序列的相鄰時刻點進行差分處理，得到該目標工況時刻序列的目標工況時間間隔特征序列；所有目標工況時刻序列的目標工況時間間隔特征序列構成目標工況時間間隔特征序列集合；

第四步，生成時間間隔-頻次統計矩陣；

第五步，利用所述時間間隔-頻次統計矩陣生成跨周期工況判定閾值；利用跨周期工況判定閾值對目標工況時刻序列集合進行切割修正，得到經過切割修正的目標工況時刻序列集合；