[发明专利]一种卫星电源状态评估方法

说明书

本发明提供一种卫星电源状态评估方法，通过分析支持向量机(SVM)与卫星电源系统健康状态之间的关系，将卫星电源系统性能的健康评估问题转化为一个分类问题，从整体上评价卫星电源系统的健康状态，判断卫星电源系统可能发生异常、故障的隐患，提高运管人员对卫星电源系统的掌控能力，实现精细化的管理手段。

技术领域

本发明属于卫星电源故障预测与健康管理技术领域，尤其涉及一种卫星电源状态评估方法。

背景技术

随着卫星电源系统复杂性的提高，对卫星安全、稳定运行提出了更高的要求。目前，主要通过对卫星的异常、故障进行判断，来告知在轨运管人员系统的状态是否可用，然而通过对卫星的异常、故障进行判断的方法容易造成卫星异常，且故障发生后可干预、控制能力弱，部分异常故障发生还可能导致整星的失效。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种卫星电源状态评估方法，可以降低评估过程中主观因素的影响，更为准确地评价卫星电源的健康水平，判断卫星电源系统可能发生异常、故障的隐患。

一种卫星电源状态评估方法，包括以下步骤：

S1：获取卫星电源状态的正样本和负样本，其中，所述正样本表征卫星电源状态健康，负样本表示卫星电源状态异常；

S2：对卫星电源状态的正样本和负样本进行分类训练，得到SVM分类器、SVM分类器的最优分类面以及健康样本边界；

S3：获取待评估时间段内卫星电源状态的测试样本，然后将所述测试样本输入所述SVM分类器，得到每个测试样本与最优分类面的距离d；

S4：分别根据各测试样本对应的距离d判断各测试样本的健康状态：若d1，则测试样本为健康样本，若d-1，则测试样本为故障样本。

进一步地，若测试样本对应的距离d满足-1≤d≤1，则执行以下步骤：

获取-1≤d≤1对应的测试样本与健康样本边界的距离d'，然后分别对各距离d'执行云发生器分类操作，得到各距离d'对应的测试样本的健康状态类别，其中，所述云发生器分类操作具体为：

将距离d'分别输入云发生器中N次，得到N个健康状态类别，其中，健康状态类别包括健康、亚健康以及性能严重退化，且N至少为20；

统计N个健康状态类别中各类别的出现次数，将出现次数最大者所属的健康状态类别作为该距离d'对应的测试样本的健康状态类别。

进一步地，所述云发生器的训练方法为：

获取卫星电源状态的各样本与最优分类面的距离d；

将-1≤d≤1对应的样本作为训练样本，并分别获取各训练样本与SVM分类器的健康样本边界的距离d'，同时将各距离d'划分为健康距离、亚健康距离以及性能严重退化距离，其中，健康距离表征训练样本为健康，亚健康距离表征训练样本为亚健康，性能严重退化距离表征训练样本为性能严重退化；

对健康距离、亚健康距离以及性能严重退化距离进行分类训练，得到云发生器。

进一步地，所述的出现次数最大者所属的健康状态类别作为距离d'对应的测试样本的健康状态类别的可信度为：

所述出现次数最大者与N的比值。

进一步地，所述SVM分类器的核函数和惩罚因子根据交叉验证寻优法得到。

有益效果：

1、本发明提供一种卫星电源状态评估方法，通过分析支持向量机(SVM)与卫星电源系统健康状态之间的关系，将卫星电源系统性能的健康评估问题转化为一个分类问题，从整体上评价卫星电源系统的健康状态，判断卫星电源系统可能发生异常、故障的隐患，提高运管人员对卫星电源系统的掌控能力，实现精细化的管理手段。