[發明專利]一種故障診斷方法及裝置

在審

• 申請號: 202011579265.3
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112699932A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 羅凱;孫健;張樂飛;房紅征;樊煥貞;李蕊;王曉棟;楊浩;王信峰;劉勇;胡偉鋼
• 申請（專利權）人: 北京航天測控技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G05B23/02
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 盧萬騰;杜欣

本發明實施例提供的一種故障診斷方法及裝置，所述方法通過獲取固放設備的在軌遙測數據，將在軌遙測數據輸入預先訓練好的故障診斷模型，通過故障診斷模型中的降維矩陣對在軌遙測數據進行降維，在通過故障診斷模型中的分類模型輸出降維后的在軌遙測數據的分類結果，進而根據分類結果確定固放設備的故障類型。通過本方案可以實現基于在線遙測數據對固放設備的自動故障診斷，相比于人為進行故障診斷，提高了故障診斷效率。

技術領域

本申請涉及航天器領域，尤其涉及一種故障診斷方法及裝置。

背景技術

固放設備(即固態功率放大器)是航天器載荷分系統的核心設備，屬于衛星導航分系統中關鍵設備，其主要功能是將輸入的射頻信號進行多級放大，使輸出達到任務要求的功率電平值。由于固放設備具有工作頻段高、輸出功率大、效率高等優點，固放設備被廣泛應用于航天器的測控過程中。

固放設備常常會因其內部存在的過壓保護、放大器過流等因素，導致在軌運行時異常關機，從而影響衛星使用。

目前，航天器系統內的固放設備因受空間使用及成本因素影響，在軌遙測數據中通常只能采集到工作電流、兩個測點的工作溫度和功率這四個指標。由于指標數量少，采樣頻率低等問題，使得利用遙測數據進行故障診斷、定位變得異常困難，通常只能通過人工基于遙測數據進行故障診斷，導致故障診斷效率低。

發明內容

為了解決固放設備故障診斷效率低的技術問題，本申請提供了一種故障診斷方法及裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種故障診斷方法，包括：

獲取固放設備的在軌遙測數據；

將所述在軌遙測數據輸入預先訓練好的故障診斷模型，以通過所述故障診斷模型中的降維矩陣對所述在軌遙測數據進行降維，并通過所述故障診斷模型中的分類模型輸出降維后的在軌遙測數據的分類結果；

根據所述分類結果確定所述固放設備是否存在故障；

所述故障診斷模型采用下述方式訓練：

獲取樣本數據集，所述樣本數據集包含多條設置有分類標簽的歷史在軌遙測數據；

根據所述樣本數據集中的多條歷史在軌遙測數據，生成所述樣本數據集對應的數據矩陣；

采用PCA算法對所述數據矩陣進行降維，得到降維矩陣；

將所述數據矩陣映射到所述降維矩陣，得到特征數據矩陣；

為所述特征數據矩陣中的特征數據設置分類標簽，得到特征數據集；

利用所述特征數據集對預設的初始分類模型進行訓練，得到準確率大于設定閾值的分類模型；

將所述分類模型和所述降維矩陣組成故障診斷模型。

作為一種可能的實現方式，所述獲取樣本數據集，包括：

獲取設定時間段內固放設備的多條歷史在軌遙測數據，所述在軌遙測數據包含多個指標數據；

確定任意指標數據發生突變時對應的時間點，作為窗口分割時間點；

根據所述窗口分割時間點對所述設定時間段進行劃分，得到多個時間窗口；

確定各時間窗口內的歷史在軌遙測數據的類型，所述類型為故障或正常；

針對每條歷史在軌遙測數據，根據該歷史在軌遙測數據對應的類型，設置該歷史在軌遙測數據對應的分類標簽；

將多條設置有分類標簽的歷史在軌遙測數據組成樣本數據集。

作為一種可能的實現方式，根據所述樣本數據集中的多條歷史在軌遙測數據，生成所述樣本數據集對應的數據矩陣，包括：