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公开(公告)号:CN114969972A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210580967.6
申请日:2022-05-26
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明提供了一种基于单星工作模式的卫星管理态势模型建立的方法,该方法包括以下步骤:1)在轨卫星管理态势工作模式的表示;2)在轨卫星管理模式的要素表示;3)在轨卫星管理态势模式的确立;4)卫星管理态势模型的建立。本发明通过在轨卫星管理了模式的建立,卫星态势属性集合的建立、卫星态势管理模型设计三个步骤,实现卫星管理态势模型的建立。
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公开(公告)号:CN106649438A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201610814543.6
申请日:2016-09-09
Applicant: 西安交通大学 , 中国西安卫星测控中心
CPC classification number: G06F17/30424 , G06K9/6223 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供了一种时序数据非预期故障检测方法,本方法通过已知数据对参数呈现的不同态势进行学习,建立起参数信息库和事件特征库;然后,分析出不同样本的组合特征与时序系统故障状况的关系;该方法包括数据预处理模块、TK‑Means聚类模块、特征库生成模块、检测判定模块;该方法将各参数值进行多特征提取、聚类等数据挖掘操作后,把各个参数在同一时间上的特征字符组合起来建立起事件特征库;当在实时数据中观测到事件特征库中没有出现过的特征组合时,即判定为发生了非预期事件,非预期事件就是潜在的非预期故障。
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公开(公告)号:CN106600107A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201610997309.1
申请日:2016-11-14
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0635
Abstract: 本发明提供了一种航天器碰撞风险评估方法,用于解决现有航天器碰撞风险评估方法评价指标不充分,无法全面反映在轨航天器与空间目标接近过程中碰撞风险大小的问题。本发明将碰撞概率转化为碰撞指数;确定破坏指数内容,计算得到破坏指数;确定碰撞指数和破坏指数权重,并进行合理动态调整;进行航天器碰撞风险的综合评估。本发明提高了航天器碰撞风险评估方法的完善度,为在轨航天器碰撞风险评估提供了一种更为全面、易于操作的方法。
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公开(公告)号:CN106570337A
公开(公告)日:2017-04-19
申请号:CN201610997310.4
申请日:2016-11-14
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种航天器综合能力评估方法,用于解决现有航天器能力表达不直观,无法在其应用规划中提供最直接有效的决策信息的问题。本发明引入健康状态和风险状态作为重要的评估关键的输入因子,在此基础上从载荷性能和平台性能两个方面评估单星综合能力值;从重访周期,扫描幅宽,功能互补等方面量化计算多星综合能力提升指数。本发明提出了航天器综合能力的评估方案,给出了具体步骤,为航天器在轨能力评估提供了一种易于操作的评估方法。
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公开(公告)号:CN106021845A
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201610240209.4
申请日:2016-04-18
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Inventor: 杨天社 , 李肖瑛 , 高波 , 樊恒海 , 张蔚 , 王徐华 , 王小乐 , 杨怀军 , 魏峻 , 王宇红 , 刘健 , 邢楠 , 傅娜 , 吴冠 , 李方正 , 高宇 , 张海龙 , 赵静 , 赵亮
Abstract: 本发明提供了一种航天器健康状态评估方法,用于解决现有航天器健康状态评估方法对不同级别对象健康状态评估主观性强、工程实现适应性差的技术问题;首先确定某次评估的指标体系,区分常规指标和核心指标;然后确定常规指标的权值系数;以航天器实测数据和历史信息作为评估数据;建立分层评估模型;按照分层评估模型将指标项的评分和权重相结合,从底层逐层计算最后得到顶层健康状态指数评分。本发明提高了航天器健康状态评估方法的客观性,为航天器在轨健康状态评估提供了一种易于操作的方法。
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公开(公告)号:CN105205112A
公开(公告)日:2015-12-30
申请号:CN201510551622.8
申请日:2015-09-01
Applicant: 西安交通大学 , 中国西安卫星测控中心
CPC classification number: G06F16/903 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开一种时序数据异常特征的挖掘系统及方法,可以自适应获取具有明显周期性数据的最小完整周期,以此确定特征观察窗口;然后对观察窗口分别提取傅里叶特征、主成分分析特征、统计特征和小波特征;最后运用KT-Means方法分别对单一特征向量进行聚类,把各类型特征抽象表示成特征字符。用特征字符形式化表示时序数据特征可以较好地处理数据模糊匹配问题,并且有助于建立特征库实现对异常过程的快速判定和检索。本发明方法包含多种特征信息,有利于更加全面完整地认识时序数据异常过程,有助于提高时序数据异常监测和故障诊断系统的适用性和泛化能力。
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