[发明专利]一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法

说明书

本申请公开一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法，其包括：选取一组呈线性关联或呈非线性关联的二元遥参序列组合；第一步，对所选取的二元遥参序列组合进行时间标定；第二步，对经时间标定的二元遥参序列进行目标工况识别与切割，得到目标工况时段下的二元遥参序列；第三步，利用正常状态目标工况二元遥参序列数据拟合得到二元线性关联性健康基线，或采用基于离散积分的方法，作非线性关系到线性关系的转换，并拟合得到二元非线性关联性健康基线；该二元线性关联性健康基线和二元非线性关联性健康基线一起构成关联性健康基线库。通过构建的关联性健康基线库，对卫星关键分系统及单机健康状态实现量化的稳定表征。

技术领域

本申请涉及一种卫星健康监控技术，尤其涉及一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法。

背景技术

卫星是功能、组成十分复杂的系统，其包含的关键分系统及单机数量庞杂、运行状态数据众多。通过分析卫星的运行状态数据，监控它们是否处于异常运行状态，有利于及时发现并处理卫星的运行故障，对于确保卫星的运行可靠性具有极为重要的意义。

开展卫星的异常监测，首先需要准确、有效、定量地表征卫星的健康状态。传统的健康状态表征方法主要分为3种，其方法特点如下所示：a.单参数健康表征：对某些卫星状态敏感参数一一设置对应的单参数阈值，通过超限与否来判断卫星当前的健康状态。这种单参数阈值法只能完成卫星健康状态的二值化表征(健康/异常)，且极容易受到卫星运行工况和随机环境波动的干扰，导致较大概率的虚警和漏报；b.定性健康状态表征：收集卫星多组遥测数据，利用幅值趋势变化指标(异常升高、异常下降等)对其一一进行定性健康表征，再结合一定逻辑组合，综合推理得到卫星定性的健康状态。这种方法只能对卫星健康状态进行定性表征，难以发现卫星的早期异常；c.物理模型健康状态表征：通过详细的卫星控制逻辑、物理结构等资料，完成卫星关键分系统的冗余建模，即观测器模型。通过观测器模型输出的理论遥参数据和实际遥参数据间的差异，定量地判断卫星健康状态。由于卫星结构庞杂、运行环境多变，所有观测器模型都需要完备的对象信息，导致模型体量较大，占用运算资源较高，难以匹配星载部署、实时运算的需求，同时也存在推广难度大、表征准确度低和专家知识依赖过高等问题。

为了有效开展卫星异常检测，有必要提出一套有效的卫星健康状态表征方法。

发明内容

针对当前卫星健康状态表征方法存在的专家知识依赖度高、早期异常不敏感、异常检测鲁棒性差、模型体量过于复杂等问题，本申请旨在提出一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法。

本申请提出一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法，其包括以下步骤：

选取一组呈线性关联或呈非线性关联的二元遥参序列组合；

第一步，对所选取的二元遥参序列组合进行时间标定，实现二元遥参序列组合的数据点一一匹配；

第二步，对经时间标定的二元遥参序列进行目标工况识别与切割，得到目标工况时段下的二元遥参序列，目标工况时段下二元遥参序列间所存在的稳定数学关系即为该目标工况时段下二元遥参序列的二元关联性健康基线；

第三步，如二元关联性健康基线呈线性关系，利用正常状态目标工况二元遥参序列数据拟合该线性关系的解析方程，得到二元线性关联性健康基线模型的参数，即得到二元线性关联性健康基线；如二元关联性健康基线呈非线性关系，采用基于离散积分的方法，作非线性关系到线性关系的转换，并拟合得到二元非线性关联性健康基线模型的参数，即得到二元非线性关联性健康基线；该二元线性关联性健康基线和二元非线性关联性健康基线一起构成关联性健康基线库。

优选地，还包括第四步，对所述关联性健康基线进行拟合优度检验。

优选地，还包括第五步，通过统计学中的参数区间估计法，得到所述关联性健康基线的区间系数，由此得到对应的关联性健康基线族。