导航卫星遥测数据趋势预测技术研究

介绍了基于遥测数据的趋势预测方法、基于物理模型的趋势预测方法和基于知识的趋势预测方法的适用对象和特点。文章对导航卫星遥测数据进行了分类,重点研究了基于遥测数据的趋势预测方法,给出了各类算法的适用性;并针对传统SumSin模型、ARMA模型的局限,给出了改进措施和实现流程。最后搭建了验证系统,用于上述算法的验证和导航卫星参数的提前预警。     

应用HP滤波的卫星遥测数据预测方法

卫星遥测数据预测分析在故障预警中发挥着重要作用。文章将用于时间序列分析的HP (Hodrick-Prescott)滤波引入到遥测数据分析领域中,提出了基于HP滤波分解的卫星遥测数据预测方法,并设计了在轨应用的系统方案。利用HP滤波将遥测数据的时间序列分解成趋势成分和波动成分,并根据各项特点分别使用多元自回归和季节型单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,然后叠加趋势成分和波动成分各自的预测值,得到最终组合预测结果。该预测方法可以有效降低由趋势性、波动性等因素相互影响产生的误差,提高预测精度,其系统方案可在卫星监视、故障诊断和预警中实际应用。利用预测方法对某卫星行波管阳压遥测数据进行分析,验证了预测方法的正确性和有效性,在半年时间内的预测结果的相对误差小于0.04%。     

卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型

针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。     

基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测

针对因卫星入境数据延迟,无法快速判断太阳能电池阵温度遥测数据是否发生异常问题,提出一种SE-TCN网络模型。首先借鉴SENet中的通道注意力机制,对时间卷积网络(TCN)进行改进,提高模型的特征提取能力;其次使用SE-TCN做为特征提取网络,训练出网络模型;最后对温度遥测数据做中长期预测(约4轨)。以某在轨卫星实际太阳能电池阵温度遥测数据作为实验数据。结果表明:本文提出的SE-TCN网络模型在评价指标上与传统TCN网络模型相比,平均绝对误差(MAE)降低了7.7%,均方根误差(RMSE)降低了5.2%,相关系数(R)提高了0.4%。当卫星入境时,该检测方法可根据预测值快速判断实时遥测数据是否发生异常。     

基于新息灰预测的卫星遥测参数状态预测及应用

<正>确的预测是进行科学决策的依据。在航天测控领域中对卫星状态的准确预测是正确发布指令的重要依据,而卫星遥测参数趋势预测是状态预测的前提。根据卫星遥测数据特定的相似性,利用相似性原理和新陈代谢原理,充分利用最新的遥测信息,建立适用于卫星遥测数据的新息灰预测模型。通过工程数据仿真计算,验证该方法的正确性和可靠性。     

基于改进灰色模型的遥测变量预测方法

针对现有灰色模型预测方法进行遥测变量预测时所存在的建模精度、外推能力依赖于生成序列光滑程度的问题,提出一种能够显著提高模型预测精度的改进算法。该算法以光滑比概念为基础,提出了一种改进序列光滑度的综合变换函数,并且通过严格的理论证明和实测数据试验分别验证了采用该方法,不但使得变换后的建模数据较采用传统幂函数平滑方法、线性函数平滑方法以及对数函数平滑方法具有更好的光滑程度,而且通过引入可调参数使得算法具有更大灵活性和更广的适用范围。     

数据驱动的卫星关键部件剩余寿命预测模型

针对目前基于统计学方法对卫星及其关键部件进行剩余寿命预测时普遍存在的建模困难、预测精度不高等问题,为更快速、更精确地预测在轨运行卫星关键零部件的剩余使用寿命（RUL）,选取时序数据特征提取能力较强的门控循环单元（GRU）网络构建RUL预测模型。在模型构建时,除了利用卫星遥测数据之外,还将反映卫星通信质量的统计类数据添加到模型中;同时,为进一步提高GRU模型的预测精度,将卷积神经网络（CNN）与GRU融合。最后,以某型号卫星的天线转发器这一关键部件作为研究对象,通过模型预测结果的评价对比,验证CNN-GRU预测模型的RUL预测精度相比GRU模型的有明显提升。     

ARMA建模及其在Kalman滤波中的应用

提出了一种补偿惯性传感器随机误差的自回归滑动平均(ARMA)建模方法,在该方法中,首先,将时间序列平稳性检验的轮次法和样本方差变差系数相结合,以确定合适的建模样本长度;其次,将惯性传感器的随机误差看成是真实状态叠加白噪声,通过对观测数据做滤波处理,给出了求解模型参数的算法;随后,构建一组符合ARMA(6,4)模型分布的有色噪声,基于准确建立的ARMA(6,4)模型和AR(2)近似模型构建Kalman滤波器,以研究建模精度和Kalman滤波输出之间的关系;最后,探讨了基于状态可观测度分析的模型降阶方法,在保证精度情况下提高模型计算的实时性,便于建模方法在工程实际中的应用。通过对某型号加速度计的随机误差进行处理,高阶模型及降阶模型的滤波残差标准差分别降为原始随机误差标准差的1/66和1/28,说明方法是有效的。     

应用自适应滑动窗口的卫星模拟量遥测数据跳变检测方法

提出一种应用自适应滑动窗口的卫星模拟量遥测数据跳变检测方法,针对卫星模拟量遥测数据特性,设计一种低计算量、简单易行的滑动窗口机制,并结合指数平滑方法处理遥测数据,根据遥测数据的局部波动情况自适应调整滑动窗口的检测灵敏度,通过组合滑动窗口实现对模拟量遥测数据的跳变检测、拐点检测和噪声检测,提高跳变信息检测的正确性。通过对某导航卫星热试验期间的真实遥测数据进行计算分析,验证了所提方法的正确性。该方法不依赖先验模型知识和标签数据集,具备可量化、低虚警、计算简易及适用性广的特点,可用于地面测试和在轨运行过程中的实时数据判读。     

卫星姿轨控系统故障推演系统设计架构

研究了目前的卫星姿态轨道控制系统,针对其故障预测、诊断及对策提出了一套故障推演系统设计方案.该方案由故障动态注入系统、动态模拟系统、数据归档显示处理系统组成,完成了对在轨卫星的电性接口一致性仿真,通过计算仿真遥测数据与真实遥测数据的相关量获得异常指标,得出可能出现的故障模式;通过软故障、硬故障和真实部件故障注入方式复现...