[发明专利]一种基于离散积分的非线性遥参转换方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于离散积分的非线性遥参转换方法和系统，包括：步骤1：根据卫星内部工作机理分析与实际数据分析，从卫星遥参中选取存在非线性积分关系的二元原始遥参，对二元原始遥参进行时间轴上的对齐匹配，得到时间点位严格匹配的二元遥参序列；步骤2：对二元遥参序列进行时间差分处理，得到原始遥参时间间隔序列；步骤3：根据非线性转化公式，对原始遥参时间间隔序列进行离散积分转化，生成遥参积分序列；步骤4：对遥参积分序列进行线性化表征，生成具有线性数学关系的新遥参序列组合。本发明利用数学变换方法，对不容易进行关联关系建模的非线性遥测参数序列进行线性化处理，实现非线性遥参关联关系向线性关联关系的转换。

技术领域

本发明涉及卫星健康状态监测技术领域，具体地，涉及一种基于离散积分的非线性遥参转换方法和系统。

背景技术

导航卫星系统结构复杂，监测参数之间蕴含丰富的相关关系，其相关关系刻画了卫星的实时运行状态。传统的单参数卫星状态监测方法，主要通过固定阈值对幅值或变化率超限的遥测参数进行告警。然而，在卫星系统初始衰退、轻微故障发生期，单遥参数据本身变化较为微弱，表现为其遥参幅值仍然稳定在监测阈值范围内，因此基于固定阈值的单遥参状态监测不能有效表征系统的实时健康状态。对此，经常需要使用二元遥参联合表征卫星健康状态。

通过对卫星真实遥测数据的观察可发现，表征卫星健康状态的二元遥参，从二者数学关系上一般服从两种形式：线性关系与非线性积分关系。其中具有线性关系的二元卫星遥参具有诸多良好性质，即可支持定性分析、定量分析，也可支持批量数据挖掘。定性分析上，由于呈线性关系的二元遥参具有同步变化趋势，直观易察，可直接结合专家经验从二元遥参趋势关系上开展分析。定量分析上，呈线性关系的二元遥参具有明确的数学模型，可支持精确的数学关系度量。同时，由于诸如Pearson系数等线性相关定量指标的存在，也可以支持从海量卫星遥参中自动挖掘存在潜在线性关系的二元遥参组合。然而，由于呈现非线性积分关系的二元遥参不存在明显的上述优势，且呈周期规律的非线性关系难以进行准确地定量描述，因此在实际健康监测工作中非线性积分关系遥参往往被忽略，从而损失了其背后表征的健康信息。

专利文献CN110274660A(申请号：CN201910688144.3)公开了一种液量检测方法、装置、系统及家用电器，通过设置于液体容器上的各电容检测器进行电容采集，当液体容器内的液量发生变化时均能被电容检测器感应到，并进行相应的电容值采集。当各个电容检测器均采集到相应大小的电容值时，计算得到对应的电容值之和，然后将电容值之和与预设拟合曲线进行分析，即可以直观得到液体容器内的液位数据。

专利文献CN110110365A(申请号：CN201910258427.4)公开了一种基于电池容量衰退轨迹线性化变换的电池RUL预测方法，包括步骤：S1、读取动力电池历史容量数据，通过Box-Cox变换，将非线性的容量数据轨迹线性化，获取Box-Cox变换系数和经过Box-Cox变换后的历史容量数据；S2、用一次多项式模型拟合经过Box-Cox变换后的历史容量数据和对应的循环次数；S3、通过Matlab/Simulink中的Parameter Estimation工具辨识一次多项式模型的模型参数；S4、输入设定的容量阈值，通过参数更新后的一次多项式模型预测到达容量阈值的循环次数，并输出。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于离散积分的非线性遥参转换方法和系统。

根据本发明提供的基于离散积分的非线性遥参转换方法，包括：

步骤1：根据卫星内部工作机理分析与实际数据分析，从卫星遥参中选取存在非线性积分关系的二元原始遥参，采用基于模糊匹配的时间标定算法，对二元原始遥参进行时间轴上的对齐匹配，得到时间点位严格匹配的二元遥参序列；

步骤2：对二元遥参序列进行时间差分处理，得到原始遥参时间间隔序列；

步骤3：根据非线性转化公式，对原始遥参时间间隔序列进行离散积分转化，生成遥参积分序列；