【摘 要】
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基于信息技术进行星载设备的异常检测始终是空间任务安全性、可靠性领域最重要的主题。传统航天器异常检测方法的知识和模型很难自动化构建,而纯数据驱动方法会忽略系统设计
【机 构】
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中国科学院大学; 中国科学院国家空间科学中心; 中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室;
【基金项目】
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中国科学院空间科学战略性先导专项(XDA04080201);中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室开放基金课题(N201708)项目资助
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基于信息技术进行星载设备的异常检测始终是空间任务安全性、可靠性领域最重要的主题。传统航天器异常检测方法的知识和模型很难自动化构建,而纯数据驱动方法会忽略系统设计知识和遥测数据本身的特性,造成先验知识的浪费。针对这些问题,提出一种基于遥测数据相关性的航天器异常检测方法。首先,给出遥测数据相关性的定义,结合量子卫星任务实例,对单维度遥测数据的6种领域相关性进行建模和向量表示;随后,提出一种遥测数据驱动进行相关性知识发现、进而将知识应用于异常检测的方法;最后,利用量子卫星数据、基于真实故障特征的模拟数据对该方法进行了验证。实验与分析结果表明:该方法能够实现航天器异常检测知识构建的自动化,且可以有效检测出遥测数据的异常。
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