專利名稱：一種在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法。
背景技術(shù)：
隨著在軌航天器數(shù)量、設(shè)計壽命和型號種類的不斷增加，維持其安全穩(wěn)定運(yùn)行變得越來越重要。在軌航天器長期運(yùn)行在空間環(huán)境中，受到多種不確定性因素的作用，其性能與功能可能會出現(xiàn)變化。因此，分析在軌航天器的遙測參數(shù)變化趨勢，對遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)在軌航天器狀態(tài)預(yù)測，可以在早期及時發(fā)現(xiàn)遙測數(shù)據(jù)的異常變化，有效避免可能發(fā)生的重大故障，降低航天器在軌運(yùn)行的風(fēng)險，對于提高航天器在軌運(yùn)行的安全性和可靠性具有重要的意義。
現(xiàn)有雖然已經(jīng)有技術(shù)成熟的狀態(tài)預(yù)測方法，但在軌航天器狀態(tài)變化情況復(fù)雜，現(xiàn)有方法不能完全適應(yīng)在軌航天器狀態(tài)的多種變化規(guī)律，在用于在軌航天器狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測時其預(yù)測的性能無法滿足要求，對于某些特殊情況預(yù)測性能甚至可能出現(xiàn)嚴(yán)重下降。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)解決問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種采用動態(tài)預(yù)測策略的在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律建立匹配機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律的識別，選擇相適應(yīng)的預(yù)測方法并給出高精度的預(yù)測結(jié)果，滿足在軌航天器狀態(tài)預(yù)測的需求。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是一種在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法，步驟如下
(I)接收航天器的遙測數(shù)據(jù)，剔除遙測數(shù)據(jù)中的野值并對剔除野值后的遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，生成具有時間間隔的數(shù)據(jù)，所述的遙測數(shù)據(jù)包括歷史遙測數(shù)據(jù)和實(shí)時遙測數(shù)據(jù)；
(2)判斷預(yù)測參數(shù)是否與航天器狀態(tài)或者測控事件有關(guān)，如果有關(guān)則轉(zhuǎn)步驟⑶， 采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件有關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；如果無關(guān)則開始累積與預(yù)測參數(shù)對應(yīng)的遙測數(shù)據(jù)，然后判斷遙測數(shù)據(jù)是否為周期性變化，如果遙測數(shù)據(jù)為周期變化的，則轉(zhuǎn)步驟(4)采用周期變化規(guī)律的預(yù)測模型進(jìn)行參數(shù)預(yù)測；如果遙測數(shù)據(jù)為非周期變化的，則轉(zhuǎn)步驟(5)采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件無關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；
(3)判斷預(yù)測參數(shù)為AR模型或是ARMA模型，通過模型檢測建立時間序列模型， 選取能夠表征系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)來組成向量并利用時間序列模型進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測；當(dāng)出現(xiàn)連續(xù) N個奇異點(diǎn)后，獲取與奇異點(diǎn)參數(shù)對應(yīng)的航天器實(shí)時狀態(tài)，航天器狀態(tài)預(yù)測結(jié)束；如果未能獲取實(shí)時狀態(tài)，則確定所述奇異點(diǎn)是否由于航天器狀態(tài)正常切換而導(dǎo)致，如果奇異點(diǎn)不是航天器狀態(tài)切換而導(dǎo)致的，則轉(zhuǎn)步驟(5)采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件無關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；如果奇異點(diǎn)是航天器狀態(tài)切換而導(dǎo)致的，則累積數(shù)據(jù)，重新建立時間序列模型，直至預(yù)測出航天器的狀態(tài)后結(jié)束；
(4)通過對各遙測參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并建立待匹配的模型，然后用待預(yù)測參數(shù)的抽樣點(diǎn)對待匹配的模型進(jìn)行匹配和調(diào)整，直至找到最終匹配的模型并用該匹配的模型進(jìn)行航天器狀態(tài)的預(yù)測，航天器狀態(tài)預(yù)測結(jié)束；
(5)根據(jù)遙測數(shù)據(jù)的類型選擇時間序列法或者曲線擬合法進(jìn)行處理；如果是采用時間序列法，則轉(zhuǎn)步驟⑶進(jìn)行航天器的狀態(tài)預(yù)測；如果采用曲線擬合法，則利用遙測數(shù)據(jù)擬合出曲線擬合法中的相關(guān)參數(shù)后進(jìn)行航天器的狀態(tài)預(yù)測。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于本發(fā)明方法在對遙測數(shù)據(jù)變化規(guī)律深入分析的基礎(chǔ)上，將航天器的狀態(tài)預(yù)測參數(shù)劃分為與航天器運(yùn)行狀態(tài)和測控事件有關(guān)的參數(shù)、周期變化規(guī)律的參數(shù)、與航天器運(yùn)行狀態(tài)和測控事件無關(guān)的參數(shù)三種情況，并根據(jù)三種情況分別選擇相適應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)測方法，并采取動態(tài)的預(yù)測方式，可在預(yù)測過程中根據(jù)預(yù)測的效果修改預(yù)測方法的配置，提高航天器狀態(tài)預(yù)測的精度。


圖I為本發(fā)明方法的流程圖2為本發(fā)明與狀態(tài)或事件有關(guān)的狀態(tài)預(yù)測方法流程；
圖3為本發(fā)明依據(jù)周期變化規(guī)律參數(shù)進(jìn)行航天器狀態(tài)預(yù)測的流程；
圖4為本發(fā)明與狀態(tài)或事件無關(guān)的狀態(tài)預(yù)測方法流程。
具體實(shí)施方式
開始接收航天器狀態(tài)數(shù)據(jù)以后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除野值，并提供特定時間間隔的數(shù)據(jù)。然后需要進(jìn)行狀態(tài)解讀，判斷預(yù)測參數(shù)是否與狀態(tài)或事件有關(guān)，如果有關(guān)， 則調(diào)用與狀態(tài)有關(guān)參數(shù)預(yù)測方法(圖I中的算法I)進(jìn)行預(yù)測；如果無關(guān)，累積數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的數(shù)據(jù)是否為周期變化規(guī)律進(jìn)行判斷。如果經(jīng)過判斷，判決當(dāng)前數(shù)據(jù)為周期變化，則建立周期變化規(guī)律的預(yù)測模型，并根據(jù)該模型進(jìn)行預(yù)測(圖中I的算法2)。如果在給定的數(shù)據(jù)量內(nèi)，未能判斷出該數(shù)據(jù)為周期變化規(guī)律，則按與狀態(tài)和事件無關(guān)的實(shí)時預(yù)測方法(圖I中的算法3)的流程進(jìn)行處理。
與狀態(tài)有關(guān)參數(shù)預(yù)測方法流程如圖2所示。首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、平穩(wěn)性檢測，計算出AR模型或是ARMA模型的參數(shù)，并通過模型檢測以及優(yōu)化得到建立好的時間序列模型。 之后，對遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時預(yù)測，當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)N個奇異點(diǎn)(拐點(diǎn))后，獲取實(shí)時狀態(tài)，并在沒有成功獲取實(shí)時狀態(tài)時利用模式特征識別以及模式匹配分析該拐點(diǎn)是否由于狀態(tài)正常切換而導(dǎo)致。如果不是狀態(tài)切換而導(dǎo)致的拐點(diǎn)，則采用與狀態(tài)無關(guān)的實(shí)時預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測， 如果是，則累計樣本，切換模型，如此循環(huán)下去，直到結(jié)束。
與狀態(tài)有關(guān)參數(shù)預(yù)測方法步驟如下
I)獲取與狀態(tài)和測控事件有關(guān)的參數(shù)設(shè)置信息，包括衛(wèi)星型號、分系統(tǒng)、參數(shù)、預(yù)測的置信區(qū)間、距離判別函數(shù)、實(shí)時預(yù)測模型采樣點(diǎn)數(shù)等相關(guān)的信息，以及參數(shù)狀態(tài)模式配置信息。
2)建立參數(shù)變化的時間序列模型。包括平穩(wěn)性檢驗(yàn)、白噪聲檢驗(yàn)、時間序列建模等步驟。
3)形成模式向量。選擇時序方法中能夠表征系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)來組成向量，用以反映系統(tǒng)的狀態(tài)。不同方法模型下(如AR模型、ARMA模型等)選取的模式向量不同。
4)提取特征值。由于模式向量中各參數(shù)的重要性不同，同時，它們也不一定相互獨(dú)立的，因此，需通過恰當(dāng)?shù)淖儞Q，選擇較少的參數(shù)來形成低維向量，即特征值。
5)構(gòu)造距離函數(shù)。利用時序模型的參數(shù)構(gòu)造距離判別函數(shù)，作為模式特征判據(jù)。 距離判別函數(shù)包括Euclide距離判別函數(shù)、殘差偏移距離判別函數(shù)、Mahalaobis距離判別函數(shù)、Mann距離判別函數(shù)等。
6)確定門限值。根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的變動情況，合理的確定能將狀態(tài)進(jìn)行分類的門限值。例如門限值可選取為擬合值的95%置信區(qū)間。
7)狀態(tài)監(jiān)測和參數(shù)預(yù)測。根據(jù)前面定義好的距離判別函數(shù)和門限值，識別狀態(tài)是否出現(xiàn)異常。分為兩種情況當(dāng)狀態(tài)未發(fā)現(xiàn)變化時，可利用前面建立的時間序列預(yù)測模型來預(yù)測配置文件中規(guī)定的時間段內(nèi)的參數(shù)變化情況；當(dāng)狀態(tài)發(fā)現(xiàn)變化時，根據(jù)配置文件信息記錄變化記錄(如100秒或100次記錄)，累積數(shù)據(jù)，并結(jié)合狀態(tài)解讀得到的實(shí)時狀態(tài)，判斷是否發(fā)生正常的狀態(tài)切換(如從地影轉(zhuǎn)入光照狀態(tài))，如果是正常的狀態(tài)切換，則直接用狀態(tài)對應(yīng)的預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，如果不是正常的狀態(tài)切換(即不是通過狀態(tài)解讀得到狀態(tài)變化的信息)，說明發(fā)生了變化，則調(diào)用狀態(tài)無關(guān)實(shí)時預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測(奇異點(diǎn)檢測、實(shí)時預(yù)測模型建模預(yù)測等)。
如圖3所示，建立周期變化規(guī)律的預(yù)測模型進(jìn)行航天器狀態(tài)預(yù)測的如下
I)模式匹配。(I)通過對各參數(shù)歷史數(shù)據(jù)的分析建立若干待匹配的模型。如多項式、正弦、余弦、指數(shù)等變化規(guī)律。(2)對于模型未知的待預(yù)測參數(shù)，提取一定數(shù)量的抽樣點(diǎn)并在待匹配模型庫中尋找并建立匹配模型。
2)模式驗(yàn)證。用待預(yù)測參數(shù)的抽樣點(diǎn)檢驗(yàn)上步計算出的模型，如果在置信區(qū)間內(nèi)則進(jìn)行下一步，否則返回上步繼續(xù)尋找匹配模型。
3)分支匹配。確定上步驗(yàn)證后的模型參數(shù)。
4)再次驗(yàn)證。用待測參數(shù)非抽樣點(diǎn)檢驗(yàn)上述模型，如在置信區(qū)間內(nèi)則進(jìn)行下一步， 否則返回到“模式匹配”尋找相匹配的模型。
5)預(yù)測。用待預(yù)測參數(shù)的已知數(shù)據(jù)和上步確定的模型進(jìn)行預(yù)測。
如圖4所示，與狀態(tài)無關(guān)的航天器狀態(tài)預(yù)測主要過程為讀入遙測數(shù)據(jù)后，通過判斷是否選擇的是時間序列法，如果不是，則進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，計算出曲線擬合法中的相關(guān)參數(shù)；如果是采用時間序列法，則進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并且判斷處理后的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，平穩(wěn)后，則利用該數(shù)據(jù)計算出選擇的AR模型法或是ARMA模型法中的參數(shù)，并且檢測該模型并進(jìn)行優(yōu)化。在得到模型后，根據(jù)設(shè)定的門限值進(jìn)行預(yù)測。在預(yù)測過程中，根據(jù)新的實(shí)時數(shù)據(jù)， 進(jìn)行模型參數(shù)的優(yōu)化，以提高預(yù)測的精度，如此循環(huán)，直到結(jié)束。
與狀態(tài)有關(guān)參數(shù)預(yù)測方法步驟如下
I)獲取與狀態(tài)和測控事件無關(guān)的參數(shù)設(shè)置信息，包括衛(wèi)星型號、分系統(tǒng)、參數(shù)、預(yù)測的置信區(qū)間、距離判別函數(shù)、實(shí)時預(yù)測模型采樣點(diǎn)數(shù)等相關(guān)的信息設(shè)置。
2)建立參數(shù)變化的自回歸(AR)模型。包括平穩(wěn)性檢驗(yàn)、白噪聲檢驗(yàn)、時間序列建模等步驟。
3)奇異點(diǎn)檢測。定義距離判別函數(shù)，識別是否出現(xiàn)異常。這里直接采用歐幾里得距離函數(shù)。若根據(jù)定義好的距離函數(shù)判斷出序列的相鄰若干點(diǎn)的值連續(xù)超越置信區(qū)間，找出發(fā)生異常的時間和該時間點(diǎn)上的數(shù)值提前報告。
4)利用故障點(diǎn)附近處的觀測值，建立新的預(yù)測模型，同時不斷加入新的觀測值，對CN 102542159 A模型進(jìn)行滾動優(yōu)化。
5)參數(shù)值預(yù)測。采用前述的多項式擬合外推預(yù)測或其他方法進(jìn)行預(yù)測，給出一定時間后的參數(shù)預(yù)測值。
本發(fā)明說明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬本領(lǐng)域技術(shù)人員的公知技術(shù)。
權(quán)利要求
1.一種在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法，其特征在于步驟如下(1)接收航天器的遙測數(shù)據(jù)，剔除遙測數(shù)據(jù)中的野值并對剔除野值后的遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，生成具有時間間隔的數(shù)據(jù)，所述的遙測數(shù)據(jù)包括歷史遙測數(shù)據(jù)和實(shí)時遙測數(shù)據(jù)；(2)判斷預(yù)測參數(shù)是否與航天器狀態(tài)或者測控事件有關(guān)，如果有關(guān)則轉(zhuǎn)步驟(3)，采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件有關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；如果無關(guān)則開始累積與預(yù)測參數(shù)對應(yīng)的遙測數(shù)據(jù)，然后判斷遙測數(shù)據(jù)是否為周期性變化，如果遙測數(shù)據(jù)為周期變化的，則轉(zhuǎn)步驟(4)采用周期變化規(guī)律的預(yù)測模型進(jìn)行參數(shù)預(yù)測；如果遙測數(shù)據(jù)為非周期變化的， 則轉(zhuǎn)步驟(5)采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件無關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；(3)判斷預(yù)測參數(shù)為AR模型或是ARMA模型，通過模型檢測建立時間序列模型，選取能夠表征系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)來組成向量并利用時間序列模型進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測；當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)N個奇異點(diǎn)后，獲取與奇異點(diǎn)參數(shù)對應(yīng)的航天器實(shí)時狀態(tài)，航天器狀態(tài)預(yù)測結(jié)束；如果未能獲取實(shí)時狀態(tài)，則確定所述奇異點(diǎn)是否由于航天器狀態(tài)正常切換而導(dǎo)致，如果奇異點(diǎn)不是航天器狀態(tài)切換而導(dǎo)致的，則轉(zhuǎn)步驟(5)采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件無關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；如果奇異點(diǎn)是航天器狀態(tài)切換而導(dǎo)致的，則累積數(shù)據(jù)，重新建立時間序列模型，直至預(yù)測出航天器的狀態(tài)后結(jié)束；(4)通過對各遙測參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并建立待匹配的模型，然后用待預(yù)測參數(shù)的抽樣點(diǎn)對待匹配的模型進(jìn)行匹配和調(diào)整，直至找到最終匹配的模型并用該匹配的模型進(jìn)行航天器狀態(tài)的預(yù)測，航天器狀態(tài)預(yù)測結(jié)束；(5)根據(jù)遙測數(shù)據(jù)的類型選擇時間序列法或者曲線擬合法進(jìn)行處理；如果是采用時間序列法，則轉(zhuǎn)步驟(3)進(jìn)行航天器的狀態(tài)預(yù)測；如果采用曲線擬合法，則利用遙測數(shù)據(jù)擬合出曲線擬合法中的相關(guān)參數(shù)后進(jìn)行航天器的狀態(tài)預(yù)測。
全文摘要
一種在軌航天器狀態(tài)預(yù)測方法，首先接收航天器的遙測數(shù)據(jù)，剔除遙測數(shù)據(jù)中的野值并對剔除野值后的遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，生成具有時間間隔的數(shù)據(jù)。然后判斷預(yù)測參數(shù)是否與航天器狀態(tài)或者測控事件有關(guān)，如果有關(guān)則采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件有關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測；如果無關(guān)則開始累積與預(yù)測參數(shù)對應(yīng)的遙測數(shù)據(jù)，然后判斷遙測數(shù)據(jù)是否為周期性變化，如果遙測數(shù)據(jù)為周期變化的，則采用周期變化規(guī)律的預(yù)測模型進(jìn)行參數(shù)預(yù)測；如果遙測數(shù)據(jù)為非周期變化的，則采用與航天器狀態(tài)或者遙控事件無關(guān)的參數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。
文檔編號G06F19/00GK102542159SQ201110412409
公開日2012年7月4日 申請日期2011年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月8日
發(fā)明者劉鵬, 周永輝, 朱劍冰, 李強(qiáng), 李晗, 秦巍, 羅毓芳, 郭義琪, 郭永富 申請人:北京空間飛行器總體設(shè)計部