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[发明专利]一种航天器姿态异常检测方法及系统-CN202010270980.2有效
发明人：张涛;李训嘉;沈凯丽;刘亚杰;王锐;雷洪涛;黄生俊;王羽 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开一种航天器姿态异常检测方法及系统，该方法包括：将正常遥测参数样本数据作为训练集；通过融合矩阵建立PCA‑LPP融合降维重构模型；基于融合模型对训练集降维重构，获得融合矩阵，根据融合矩阵获得训练模型和降维重构数据；根据降维重构数据计算训练集在降维重构过程中的变化量及其控制限；通过训练模型对在线待检测遥测数据构成的测试集降维重构，获得降维重构数据，计算测试集在降维重构中的变化量；变化量超出控制限时计算各遥测参数变量对测试集变化量贡献率，贡献率最大或超出阈值的变量作为异常变量输出。用于解决现有技术在面对高维多元复杂航天器参数时，计算复杂度高、检测准确率低等问题，降低计算复杂程度并提高检测准确率。
一种航天器姿态异常检测方法系统

[发明专利]基于聚类分析的卫星太阳电池阵输出功率衰减评估方法-CN201910292152.6有效
发明人：刘亚杰;张涛;雷洪涛;黄生俊;王锐;曹孟达;明梦君;李训嘉 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类分析的卫星太阳电池阵输出功率衰减评估方法，包括步骤1：获取一段时间内的卫星太阳电池阵遥测参数数据集；步骤2：对遥测参数数据进行数据预处理；步骤3：对预处理后的数据进行聚类分析得到ks组数据；步骤4：对聚类分析后的每组数据进行输出功率衰减估计；步骤5：计算总的衰减估计并输出。通过聚类找到相同的太阳电池阵发电工况点，然后对聚类后每组数据进行周期性识别，消除周期性趋势，在去周期后拟合得到太阳电池阵的在轨衰减情况。对遥测数据的要求更低，且由于考虑了地球反照、天体遮挡等其他因素的影响，使得太阳电池阵衰减估计结果更加精确，计算简单快捷。
基于聚类分析卫星太阳电池输出功率衰减评估方法

[发明专利]一种基于波峰电流的太阳电池阵退化估计方法-CN201910292282.X有效
发明人：张涛;刘亚杰;雷洪涛;王锐;黄生俊;曹孟达;李训嘉;王羽 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G01R31/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于波峰电流的太阳电池阵退化估计方法，包括步骤1：获取太阳电池阵输出电流数据集；步骤2：对输出电流数据集进行数据预处理；步骤3：使用周期识别算法对输出电流数据进行周期识别，提取出所获取输出电流数据集时间段内的每个周期的波峰电流；步骤4：根据所提取出的每个周期的波峰电流，对波峰电流曲线进行多维拟合，得到太阳电池阵性能退化模型；步骤5：根据太阳电池阵性能退化模型进行太阳电池阵性能退化进行计算，得到太阳电池阵性能退化估计。本发明所提出的方法能够仅基于单一参数、短时间内卫星在轨数据并综合太阳电池阵在空间运行受到的多重影响因素进行退化估计，使用数据量少，计算简单且精度较高。
一种基于波峰电流太阳电池退化估计方法

[发明专利]一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法-CN201910609718.3有效
发明人：张涛;刘亚杰;雷洪涛;黄生俊;王锐;李国政;李训嘉 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法，首先收集锂离子电池的容量数据；计算锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT；应用经验模式分解模型分解锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT；基于ARIMA模型预测SOHBAT的全局退化趋势；基于GPR模型预测SOHBAT的局部再生和波动；融合ARIMA模型和GPR模型的预测结果，获得航天器锂离子电池循环寿命预测。利用经验模式分解方法有效地提取电池健康状态时间序列SOHBAT的全局退化趋势和局部“容量再生”及波动现象，分别用ARIMA模型和GPR模型模拟电池健康变化的全局趋势和局部波动现象，可有效解决电池性能退化时“容量再生”和波动预测问题，使融合模型能够捕捉锂电池真正的健康退化趋势，提升锂电池长期预测的准确性。
一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法

[发明专利]一种数据驱动的对地观测卫星电源系统应急保障能力评估方法-CN202010515200.6有效
发明人：刘亚杰;王羽;李训嘉;张涛;雷洪涛;王锐;王嘉;惠建江;郑建峰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据驱动的对地观测卫星电源系统应急保障能力评估方法，包括获取卫星遥测历史数据集，并对历史数据集进行预处理；根据预处理后的太阳电池阵历史数据集，对未来太阳电池阵输出功率进行预测；根据预处理后的蓄电池组相关参数历史数据集，计算卫星在轨执行各类型任务的能耗；根据所预测出的太阳电池阵输出功率及卫星各类型在轨任务能耗构建蓄电池组荷电状态仿真流程；将待评估的应急任务输入蓄电池组荷电状态仿真流程，得到蓄电池组荷电状态预测值；将蓄电池组荷电状态预测值与放电深度阈值进行比较，给出评估结果。本发明通过对卫星遥测历史数据集和任务指令信息进行分析，得到应急任务条件下电源系统的保障评估结果。
一种数据驱动观测卫星电源系统应急保障能力评估方法

[发明专利]一种航天器蓄电池性能衰退异常检测方法-CN202010292615.1在审
发明人：刘亚杰;李训嘉;王羽;张涛;雷洪涛;王锐;黄生俊;曹孟达 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：一种航天器蓄电池性能衰退异常检测方法，获取在轨初期的航天器蓄电池相关参数数据集，作为训练BP神经网络的离线数据，得到训练好的航天器蓄电池电压预测模型。获取待检测的航天器蓄电池在轨遥测数据，并将其中除蓄电池电压之外的其他航天器蓄电池在轨遥测参数代入训练好的基于BP神经网络的航天器蓄电池电压预测模型，得到蓄电池电压的预测值，通过航天器蓄电池电压的实际值与航天器蓄电池电压预测模型所预测出的预测值进行对比，检测航天器蓄电池是否出现性能衰退异常。本发明所提方法基于离线训练好的BP神经网络模型，支持对在轨的航天器蓄电池的异常状态进行实时检测，速度快，操作简单，具有较好的工程操作性和应用价值。
一种航天器蓄电池性能衰退异常检测方法