2012年3月9日中国某地球同步轨道卫星故障原因分析

利用GOES-15, SDO, SOHO卫星以及国际地磁台网的地磁活动指数数据, 对中国 某颗地 球同步轨道卫星(以GEO-X代替)在2012年3月9日02:50UTC发生的异常原因进 行了研究, 分析故障发生期间的空间天气特点, 采用文献[8]提出的SEAES-GEO空 间环境引起地球同步轨道卫星异常的专家系统对卫星故障期间的内部充电危 险系数、单粒子效应危险系数以及表面充电危险系数进行定量计算和危险等 级划分. 结果表明, 在卫星故障时刻, 其内部充电危险系数小于3, 表面充电危险 系数约为0.0011, 表面充电和内部充电不是造成GEO-X故障的原因; 受故障期间 质子事件影响, 单粒子效应危险系数持续维持在1以上, GEO-X卫星故障时刻单 粒子效应危险系数Z_SEE达到46.3, 正好处于单粒子效应危险等级的 红色阶段. 因此研究认为单粒子效应可能是造成本次卫星故障的主要原因.      

基于差分递减权系数的加权Q控制图

Q控制图的异常检出时间远长于参数已知时控制图的异常检出时间,对此提出了一种加权Q控制图方法.基于单容量样本度量和多容量样本度量,分别给出了相应算法,对算法的正确性给出了数学证明.加权Q控制图方法根据差分递减的权系数构造加权Q控制图的Q统计量,随后对该Q统计量使用Q控制图进行异常分析.仿真结果表明:加权Q控制图的异常检出时间短于Q控制图的异常检出时间,且与参数已知时的控制图的异常检出时间相差不大,综合考虑实用性和检测灵敏度这两个指标,加权Q控制图优于Q控制图和参数已知时的控制图.     

一种基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测方法

研究了基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测问题。针对传统的基于数据趋势进行数据异常值检测方法难以处理连续异常值的问题,提出通过提取待测参数的相关参数并在检测器编码中加入相关参数信息,使得阴性选择算法能够用于连续多个异常值的检测,算法不需要关于数据异常的任何先验知识。实验表明,采用改进编码后的阴性选择算法识别飞行数据中的异常值具有较高的精度。     

基于证据理论的航天器异常状态融合监测方法

利用多传感器数据对在轨航天器的状态进行监测时,多源信息具有的不确定性会导致通道间判定的不一致,目前工程上主要采用依靠专家经验进一步分析的方法,人工干预增加了判定结果的主观性,导致监测效率不高。本文针对此类问题提出了一种基于证据理论的融合方法,用以实现自动监测。设计了6种监测异常状态的信度函数,通过比较分析,最终选定根式函数,并根据数据特点进行了分段改进;结合工程需求介绍了参数设定原则。用此方法处理在轨航天器下传的多传感器数据,监测结果与现有人工判定结果相符,融合监测方法的有效性得以验证。     

实测数据与标准地磁模型的比较

利用国际标准地磁模型,可以计算出任意点的磁场强度。本文对“风云一号”卫星的磁强计测量数据与标准地磁模型计算结果进行了平静期吻合性的比较。分析了地磁强度绝对值的地理分布规律以及平静期南大西洋磁异常区的数据变化情况,为进一步分析地磁扰动时期的变化情况打下基础。     

异常数据识别的搜索方法

研究弹道跟踪系统的异常数据识别问题,导出了一种基于三角形和四边形面积的异常数据识别的搜索方法。理论分析、仿真计算和实测数据处理均表明,本搜索方法对异常数据的识别有较好的效果,可应用于数据的适时和事后处理。     

导航卫星在轨运行分析与管理

为加强导航卫星在轨管理,提高在轨处置效率,提升星座服务整体性能,在充分总结导航星座在轨三方协同管理经验的基础上,创新性地开展了星座在轨分级管理工作实践。通过在轨组织分级管理、异常问题分级处置、遥测参数分级监视、支持系统分类管控等管理实践,对星座卫星星上产品特性及趋势分析进行周期性评估、关注卫星长期稳定运行健康状况、持续开展卫星使用策略优化,有效保证星上状态可控,最大程度提高卫星在轨处置能力。通过在轨分级管理实践,提高了异常处置效率,确保判读全面、处置准确,实现了在轨管理的模式化、专业化运行,对星座系统在轨管理工作具有重要的参考价值。     

异常值检测方法在民航告警中的应用

随着民用飞机和航线数量的不断攀升,民航业进入了大数据时代,如何有效地检测异常数据并且避免它们对分析结果的不利影响是研究的焦点。本文围绕四分位法和目前民航界惯用的标准差法展开讨论,主要从数据集分布、异常值比例、异常值检测能力、抗扰动性和可视化效果5方面对四分位法和标准差法进行分析。最后通过快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据分析论证,四分位法在上述5方面都表现出比标准差法更好的性质,四分位法更适合应用在民航告警领域。     

产品寿命预测

对基于失效或故障时间数据的产品寿命预测的基本概念、重要意义、方法以及与其它学科的关系等进行了系统评述.