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基于遥测数据相关性的航天器异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于信息技术进行星载设备的异常检测始终是空间任务安全性、可靠性领域最重要的主题。传统航天器异常检测方法的知识和模型很难自动化构建,而纯数据驱动方法会忽略系统设计知识和遥测数据本身的特性,造成先验知识的浪费。针对这些问题,提出一种基于遥测数据相关性的航天器异常检测方法。首先,给出遥测数据相关性的定义,结合量子卫星任务实例,对单维度遥测数据的6种领域相关性进行建模和向量表示;随后,提出一种遥测数据驱动进行相关性知识发现、进而将知识应用于异常检测的方法;最后,利用量子卫星数据、基于真实故障特征的模拟数据对该方法进行了验证。实验与分析结果表明:该方法能够实现航天器异常检测知识构建的自动化,且可以有效检测出遥测数据的异常。 相似文献
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马琨 《仪器仪表与分析监测》1998,(4):62-63
环境监测质量控制工作的目的就是要保证所监测的数据具有“五性”,即准确性、完整性、代表性、精密性和可比性,为环境管理提供可靠的依据.为了确保监测数据的“五性”,不但对环境监测的仪器要加以统一和规范,而且在对数据的测试过程中.同样要保持数据的规范.现以青岛峡山电子仪器总厂生产的KC一to型大气采样器的流量测试数据为例,在实际流量测试过程中,一般采用0.SL标准皂膜流量计进行流量测试.KC——6D型大气采样器适用于采集大气中CO、NOx、SOZ等各种有害气体.该仪器具有流量稳妥、负载能力强、计时精确、噪声低的特点.它的采… 相似文献
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基于集成极限学习机的卫星大数据分析 总被引:1,自引:0,他引:1
《仪器仪表学报》2018,(12)
卫星遥测大数据是卫星地面站判断其运行状态的唯一依据,遥测参数的有效判读对监测在轨卫星健康状态具有重要意义。而遥测数据维度高、数据量大、专业性强的特点为高精度、低误检率的多维遥测数据判读带来严峻挑战。因此,提出了一种基于数据驱动的卫星遥测大数据智能判读方法。该方法以极限学习机(ELM)预测模型为基础,对目标参数进行高精度的单步预测,同时,基于目标参数在时间维度上的变化趋势对预测结果进行修正。最后,基于集成学习的方法针对目标参数的不同类别分别给出判读策略。利用卫星电源子系统仿真数据和真实卫星遥测数据对所提出的参数判读方法的有效性进行验证,实验表明,该方法对不同类型的监测数据具有较强的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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为做好2年1次遥测站仪器大撤换的工作,文章根据台站近年来全面或部分撤换自动气象站仪器的经验,总结分析了采集器、风向风速传感器、温湿度传感器、地面温度传感器、浅层地温传感器、深层地温传感器的撤换可能对观测数据造成的影响,并就如何尽量缩短仪器更换时间,减少仪器撤换对观测数据造成影响的具体经验和操作方法进行探讨。 相似文献
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为检验遥测组件是否能正确的完成航天测试任务,设计了一种基于USB总线的航天遥测组件的检测设备,可以为遥测组件模拟待测试信号和各种控制信号.通过422高速差分接口读取遥测组件的测量数据,利用FPGA对数据编码后通过USB接口上传至计算机分析.该设计采用FPGA+单片机结构,既满足了高速、可靠性要求,又增强了设备的灵活性,只需要稍微改动即可对不同测试组件进行检测. 相似文献