[发明专利]一种航天器运行异常状态的分析方法及装置

权利要求书

1.一种航天器运行异常状态的分析方法，其特征在于，包括：

将待检测时间段内的遥测数据与正常状态下的历史数据进行比较，以确定所述遥测数据的异常情况；

在所述遥测数据存在异常的情况下，根据上述两组数据对应序列的相关系数，确定所述遥测数据对应参数的异常程度信息；

根据航天器设计数据建立所述遥测数据对应参数与单机设备的关联矩阵；

根据所述关联矩阵对应的关联数据及所述异常程度信息，确定各单机设备的故障概率，以分析各单机设备发生异常情况的可能性。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将待检测时间段内的遥测数据与正常状态下的历史数据进行比较，以确定所述遥测数据的异常情况包括：

计算所述两组数据对应序列的相关系数，并将所述相关系数与预设系数阈值比较；

在所述相关系数小于所述预设系数阈值的情况下，确定所述遥测数据存在异常情况。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述两组数据对应序列的相关系数，并将所述相关系数与预设系数阈值比较包括：

预设x、y分别为某一参数的遥测数据的工程值序列，Cov为相关系数，则两序列x和y的相关系数计算公式如下：

Cov=Σ(x-x‾)(y-y‾)Σ(x-x‾)2Σ(y-y‾)2,]]>

其中，分别为序列x、y平均值，Cov取值范围[-1,1]，如果Cov小于预设系数阈值，则确认两组序列的相关度较低，参数存在异常。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据上述两组数据对应序列的相关系数，确定所述遥测数据对应参数的异常程度信息包括：

预设异常程度信息为Yi，则Y_i＝1-|Cov|，其中，Yi取值范围为[0,1]。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述关联矩阵对应的关联数据及所述异常程度信息，确定各单机设备的故障概率，以分析各单机设备发生异常情况的可能性包括：

取所述关联矩阵中所有异常参数所在的行对应的列进行与运算，以得到单机设备与故障的关联矩阵；

如果所述单机设备与故障的关联矩阵中存在为1的列，则对应单机设备确定为故障关联单机，对所述单机设备与故障的关联矩阵进行归一化，以得出对应单机设备的故障概率；

如果所述单机设备与故障的关联矩阵中存在的所有列均为0，则对异常参数所在行进行归一化，以使其概率和为1；再根据所有异常参数中每个异常参数的异常程度信息分配所述异常参数的权重，以使其权重总和为1；再对加权后的异常参数相应的单机设备对应列进行求和运算，以得到单机设备与故障的关联矩阵，以得出对应单机设备的故障概率。