基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法

时间序列方法是数据挖掘技术的一个重要分支,在航天器故障诊断领域具有非常广阔的应用前景。本文在系统研究时间序列数据挖掘技术现状基础上,重点介绍了一种基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法,包括确定诊断对象、航天器遥测数据选取、航天器遥测数据再处理、航天器遥测数据时间序列特征表示、航天器故障诊断的时间序列数据挖掘方法执行、挖掘结果的解释与评估、软件系统开发共7个步骤。最后通过卫星实例描述了该方法在航天器故障诊断中的具体应用。     

星载软件可测试性设计方法

随着星载软件复杂度的增加,提高软件测试效率对保证软件质量越来越重要,软件的可测试性设计成为提高软件测试效率的关键手段。文中针对星载软件的可测试性设计提出了四种方法:设计可测试的分层体系结构可将软件故障限制在层次范围内;合约式任务模板可规范任务的输入输出,降低任务间的耦合性;状态序列编码可用于动态指示软件的切换与流向;多任务调度记录与堆栈使用记录可用于静态复现一段时间内软件的详细工作过程。可测试性设计方法应用在某项目的软件研制中,软件测试效率有明显提高,证明方法可行有效。     

基于Simulink的直接序列扩频通信系统的仿真

卫星通信系统测试扩频信号源需具备自检功能。文章利用MATLAB的可视化工具箱Simulink建立了直扩通信系统的仿真模型,为扩频信号源自检程序设计提供参考。采用滑动相关捕获算法、单△值非相干延迟锁定伪码跟踪环,实现了伪码同步。仿真结果表明,该系统可无误码地恢复发端原始信息。     

遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法

针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法。在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法（AnomalySubsequenceDetectionmethodbasedonOptimizedSequenceModel,ASD_OSM）,并采用2次四分位距准则（DoubleQuantilerangescriterion,2Q准则）设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列。某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性。     

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

基于改进差分进化算法的飞行控制律评估方法

 针对基本差分进化(DE)算法收敛慢、易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌理论(CT)与高斯扰动的DE算法,进而通过典型测试函数仿真证明了该方法在收敛速度与全局搜索能力方面均优于基本型和其他改进型DE算法。在此基础上构建了基于DE算法的飞行控制律评估流程与实施步骤。实例表明,该方法克服了传统评估方法的缺陷,可在全飞行包线范围内及所有可预测参数摄动情况下对飞行控制律进行快速、准确的评估。     

载人航天空空通信子系统及其关键技术

介绍了实现神舟运输飞船与天宫目标飞行器间数据通信和传输的空空通信子系统的构成,以及空空通信机的功能及其主要性能指标。空空通信子系统采用抗干扰能力强、保密性优的直接序列扩频通信技术。分析了其中的核心中频解扩解调中的伪码同步和载波同步等关键技术,应用数字解调方案降低了子系统调试难度,提高了可靠性。     

民机设备失效时间的混沌性质分析与预测

根据民用飞机设备失效的特殊性．复杂性以及各航空公司各自不同的情况等因素,从混沌原理的角度综合分析了运营期间民机设备失效时间发生情况．通过时间序列混沌性质鉴别方法证明了民机设备失效时间理论上具有典型的混沌性质,并利用实际失效时间数据样本证明了混沌现象的存在以及利用最大Lyapunov指数法进行了失效时间的预测,证明了该方...     

基于过渡区的序列图像运动目标分割方法

序列图像运动目标检测技术是目标搜索与跟踪系统的一项核心技术.提出了一种基于过渡区的序列图像运动目标分割方法,该方法通过提取序列图像过渡区来进行目标分割,并与传统的阈值分割算法进行效果比较.实验结果表明,该方法能取得更好的序列图像运动目标分割效果.     

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.