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公开(公告)号：CN115545153A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211126874.2
申请日：2022-09-16
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 针对航天器参数检测精度与计算成本难以平衡、基于长短时记忆神经网络等时序处理方法难以应用于非规范时间序列、利用插值法规范时序会引入大量冗余数据的问题，本发明提出一种粗细粒度结合的非规范时序航天器参数异常检测方法。包括，读取历史遥测数据文件，得到航天器历史遥测工程值序列；根据所述历史遥测工程值序列采用自适应动态时间窗口生成粗粒度的规范化时间序列；对所述规范化时间序列进行归一化处理生成子序列；根据所述子序列集合训练长短时记忆神经网络；基于所述长短时记忆神经网络，生成强弱约束下的自适应门限；利用强约束自适应门限对粗粒度的航天器参数进行异常检测，利用弱约束自适应门限对细粒度的航天器参数进行异常检测。
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公开(公告)号：CN115168335A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210404836.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国人民解放军63790部队保障部
Abstract: 本发明涉及基于JSON的多源异构试验鉴定数据高效采存方法，包括：在数据采存服务器上设计基于JSON的遥测参数传输协议的实时遥测数据传输接口和基于JSON的电子表单模板数据传输接口；实时遥测数据发送终端将待传输的实时遥测数据转化成JSON格式，发送给数据采存服务器；数据采存服务器接收JSON格式的实时遥测数据，并进行解码，并将解码后的实时遥测数据分类保存到数据库中；数据采存服务器将设计好的电子表单模板以JSON格式推送至各个数据采集终端；数据采集终端将非实时遥测数据导入电子表单模板中，并按照JSON格式推送给数据采存服务器；数据采存服务器将收到的JSON格式的电子表单结果进行自动识别，提取有效数据，并将数据分类，分别保存到数据库中。
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公开(公告)号：CN114510357A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111666775.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国人民解放军63790部队保障部
Abstract: 本发明提供一种卫星发射场试验鉴定业务消息交互方法，试验鉴定业务系统与各卫星研制单位数据系统均分发有proto文件，验鉴定业务系统与各卫星研制单位数据系统之间需要进行数据传输时，按照待传输数据的类型采用不同的proto文件将待传输数据转换为设定的消息结构，解决了不同研制单位卫星装备产品的数据格式多样、传输效率低、传输数据量大以及不向前向后兼容等问题，提高了卫星发射场试验鉴定系统的数据处理效率和稳定性，保证了转化的准确与高效性，一旦需求有变，可以更新数据结构，而不会影响已部署程序，能够降低数据报文中挟带数据的长度，同时降低数据的序列化以及反序列化成本。
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公开(公告)号：CN119088360A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411122178.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明公开一种基于Lua语言的动态指令通用生成方法，采用Lua语言设计通用二进制标准化处理方法、校验和计算方法、浮点数处理方法以及Redis内存数据库接口访问方法，并封装为算法库文件；为每个型号建立动态指令管理目录，在其中放入动态指令生成主文件和算法库文件，根据动态指令格式和参数在动态指令生成主文件中设计并实现动态指令生成函数；后台动态指令生成主程序启动后，加载动态指令生成主文件和算法库文件，在控制台选择要发送的指令，根据航天器状态填入要设置的参数，发给后台动态指令生成主程序；收到指令后，生成遥控指令码字并发送给航天器执行。本发明提供了通用的算法库，降低了维护成本，方便测试人员使用并生成更加规范的动态指令。
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公开(公告)号：CN114510357B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111666775.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国人民解放军63790部队保障部
Abstract: 本发明提供一种卫星发射场试验鉴定业务消息交互方法，试验鉴定业务系统与各卫星研制单位数据系统均分发有proto文件，验鉴定业务系统与各卫星研制单位数据系统之间需要进行数据传输时，按照待传输数据的类型采用不同的proto文件将待传输数据转换为设定的消息结构，解决了不同研制单位卫星装备产品的数据格式多样、传输效率低、传输数据量大以及不向前向后兼容等问题，提高了卫星发射场试验鉴定系统的数据处理效率和稳定性，保证了转化的准确与高效性，一旦需求有变，可以更新数据结构，而不会影响已部署程序，能够降低数据报文中挟带数据的长度，同时降低数据的序列化以及反序列化成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114665946B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111632446.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国人民解放军63790部队保障部
Inventor： 于澎 , 胡波 , 唐树海 , 时光 , 常进 , 赵征 , 方凯 , 李乃海 , 闫金栋 , 刘一帆 , 宋宏江 , 白少华 , 李鹏 , 闫旭 , 刘一鸣 , 王倚文 , 薛霞 , 崔灿
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供一种卫星测控测试通道完好性快速自检评估系统及方法，采用系统内部多功能基带模块作为自检信号激励信号源，直接输出自检信号，上位机软件完成对基带模块、变频器以及开关矩阵的自动控制和评估计算的处理，同时利用特征参数模型匹配方法的测试监视软件对测控测试设备三级环路比对自检技术的关键参数进行实时判读与监视；按照本发明的测试方法完成测控通道参数监视和评估测试，实现了发射场测试和试验鉴定评估工作中的测控通道有效考核，能够自动完成全通道参数的自检和评估，保证了测控通道的完好性、正确性和安全性，证实了“一键式”测试的高效性。
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公开(公告)号：CN115081104A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210406273.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国人民解放军63790部队保障部 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明涉及一种发射场试验鉴定数据包络线分析计算方法，包括：定义航天器遥测各个阶段；依据遥测包络线定义和遥测判读准则，定义每个遥测参数的遥测分析计算模型；并将遥测分析计算模型保存到数据库该遥测参数的分析字段中；设置定时计算任务启动时间；启动时间到达后，自动按照调度策略开始遍历数据库中的遥测参数，并提取该遥测参数的字段中遥测分析计算模型进行包络线计算；遍历完成后，按照调度策略定时执行遍历操作；存储计算结果，并将计算结果和日志保存在数据库。本发明能够依据模型自动计算遥测阶段包络线数据，分析得出符合度偏差，充分利用服务器处理能力，解决了遥测阶段包络线分析人工统计不准确和花费时间长等难题。
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公开(公告)号：CN114705181A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111632439.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国人民解放军63790部队保障部 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明针对利用星载设备的长期监测数据实现参数的趋势预测以及性能衰减情况的计算等问题，提出一种基于数据自适应的星载设备健康预测方法，包括：选择指定时间段的星载设备历史参数数据，对所述历史参数数据进行野值剔除、空值填充以及数据采样；对采样后的数据进行数据点与点比较，得到采样序列对应的比较值序列；分析所述比较值序列的周期，在得到数据的比对值序列后按照时间序列分解方法分解为周期分量、趋势分量和随机分量；利用相应的预测方法分别对所述周期分量、趋势分量和随机分量进行长期趋势预测，并根据数据的周期调整各类预测方法中的参数值，在三类数据的预测结果相加后，利用预测数据与原始数据的比较实现设备参数的衰减性能。
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公开(公告)号：CN114518499A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111632472.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国人民解放军63790部队保障部 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种基于菊花链拓扑的地面设备健康状态检查方法，解决了航天器综合测试设备工作状态自检问题，能够提高地面设备自检效率，结合设备健康评估方法实现设备自主健康管理。其中的一种基于菊花链拓扑的地面设备健康状态系统级自检方法，包括：将地面设备按照总线上分布节点进行定义和划分，分为n个节点，所述分布节点为功能彼此独立的节点模块，相邻的节点按照总线上通信位置信息和所述节点模块之间的通信连接关系划分为前序节点和后序节点，所述前序节点和后序节点组成菊花链线性拓扑结构；对各所述节点模块逐项检查其健康状态，依次判断所述节点模块的健康状态。
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公开(公告)号：CN114510998A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111672745.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国人民解放军63790部队保障部 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于专家评语和支持向量机的航天器数据评估方法，属于航天器数据技术领域，用于上限将测试数据值向专家评语域的不确定性映射，实现测试数据值向评语域映射的不确定性转化。首先建立支持向量机算法模型，构建分属于N个类别的训练数据样本，对支持向量机进行训练，形成N个分类超平面。针对N种专家评语分别构建基于正态分布的专家评语模型，第n种专家评语对应的专家评语模型的期望值为Exn，专家评语模型的熵为Enn，专家评语模型的超熵为Hen。计算测试数据分别到N个分类超平面的距离d1～dN，得到距离向量d；定义百分比函数形成向量；取sm＝max(s1,s2,…,sn)，则测试数据对应第m种专家评语。
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