[发明专利]一种检测卫星姿态测量系统微小故障的方法

摘要

本发明实施例提供了一种检测卫星姿态测量系统微小故障的方法，本方法包括四大步骤：首先，对测量数据进行预处理；其次，基于趋势剔除算法剔除训练数据和测试数据的趋势项，从而提高测试数据的故障信号比；再次，基于噪声消减算法进一步消减噪声和增强微小故障，从而提高测试残差的故障噪声比；最后，构建检测统计量和检测阈值，从而实现微小故障的检测。当卫星控制系统处于非平稳状态，而且发生微小故障时，该方法可以提高微小故障的检测率。

主权项

1.一种检测卫星姿态测量系统微小故障的方法，其特征在于，所述方法包括四个步骤：步骤一：数据预处理；把原始测试数据X＝(x₁,x₂,…,x_k,x_k+1,x_k+2,…,x_k+j,…)划分为训练数据X_k＝(x₁,x₂,…,x_k)和测试数据X_k+j＝(x_k+1,x_k+2,…,x_k+j,…)，其中训练数据X_k是历史的正常数据，测试数据X_k+j是未来的待检测数据,其中k和j都是大于等于1的正整数；表示姿态测量系统在k时刻的测量值，其中n表示变量的个数；对训练数据进行横向筛选和纵向裁切，处理后的训练数据仍记为X_k；步骤二：趋势剔除；利用趋势剔除算法将训练数据Xk分解为两部分，即校正值Yk和校正残差Zk；将测试数据Xk+j的每个样本xk+j分解为两部分：预测值yk+j和预测残差zk+j；若测试数据xk+j是带故障的，则zk+j的故障信号比将显著大于xk+j的故障信号比；所述趋势剔除算法的步骤包括：S2.1选择设计函数f(t)，假定f(t)包括m个设计函数：f(t)＝(f1(t),…,fm(t))T   (1)其中m是大于等于1的正整数，m的值由训练数据Xk的曲线趋势决定；S2.2利用设计函数计算设计矩阵FkS2.3利用步骤一中的训练数据X_k和设计矩阵F_k估计线性方程X_k＝β_kF_k的参数若是F_k的M‑P广义逆，则参数β_k为S2.4利用估计的参数计算训练数据X_k的校正值Y_k和测试数据x_k+j的预测值y_k+j，j＝1,2,…S2.5计算校正残差Zk和预测残差zk+j，j＝1,2,…S2.6计算校正残差Zk的样本均值mk和无偏样本方差Sk：其中表示元素全等于1的k维向量；步骤三：噪声消减；若测试数据xk+j是带故障的，采用噪声消减算法进一步消减噪声和增强故障；所述噪声消减算法主要的步骤包括：S3.1对于测试样本xk+j，加权因子是单调递增的，即αk+1≤αk+2≤…≤αk+j   (7)S3.2利用步骤二中的预测残差zk+j,l＝1,2,…,j和样本均值mk构造检测残差rk+jS3.3构造检测统计量，若步骤二中无偏样本方差S_k的逆矩阵为则检测统计量为F(x_k+j)：步骤四：故障检测；若显著性水平为α，则检测统计量F(xk+j)对应的检测阈值为UCL＝F1‑α(n,k‑n)   (10)其中F1‑α(n,k‑n)表示自由度为(n,k‑n)的F分布对应于(1‑α)的分位数；若F(xk+j)∈[0,UCL]，则测试数据xk+j为正常数据，否则为故障数据。