一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法技术

本发明专利技术提供了一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法，通过多遥测参数关联周期分析，选取基准参数获得划分特征，实现多参数分析窗口的时间尺度上对齐的准确划分。本发明专利技术通过遥测参数的基准划分特征进行分析窗口的划分，而不是采用固定或滑动的窗口进行划分，避免了由于空间环境或信道传输等因素造成的窗口偏移，实现了遥测参数分析窗口的准确划分，提高了后续特征提取和诊断检测的准确性。本发明专利技术通过基准参数对多个遥测参数进行同步划分，实现了时间尺度上的窗口对齐，增强了遥测数据的可分析性，更有利于分析挖掘多参数间的关联关系。

【技术实现步骤摘要】
一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法
本专利技术属于航天器遥测数据分析领域，具体涉及一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法。
技术介绍
随着信息技术的发展，在航天器遥测数据分析领域，故障特征提取及诊断技术得到了更大的发展。其中，确定特征分析窗口是进行航天器遥测数据分析的基础性问题，直接决定了特征提取和诊断检测的准确性和可靠性。目前，航天器多遥测数据分析大多采用固定窗口或滑动窗口依次对每个参数划分为多个分析子序列。这种划分方法存在两方面的问题：第一，由于航天器的机动特性和所处空间环境的复杂性，采用固定周期值划分窗口，难以准确分割遥测参数的各个周期，从而形成偏移对特征提取造成影响；第二，由于航天器结构的复杂性，单个参数独立划分，缺少从整体角度对航天器运行状态的综合考虑，难以将多关联参数的划分窗口从时间尺度上对齐。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法，通过多遥测参数关联周期分析，选取基准参数获得划分特征，实现多参数分析窗口的时间尺度上对齐的准确划分。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：步骤1，对于航天器遥测数据分析中的n个遥测参数p1、p2、….、pn，取得每个遥测参数pi的采样周期si，1≤i≤n，然后针对遥测参数pi使用时间间隔si通过均值或中位数方式进行等时间间隔采样，获得采样后遥测参数序列Si＝S(pi)＝[d1i，d2i…，dmi]，m为采样后遥测参数序列长度；步骤2，对每个Si进行快速傅里叶变换，得到变化结果Fi＝FFT(Si)＝[f0，f1，…，fm-1]，将零频直流分量f0设置为0，然后计算Fi中的最大值max(Fi)，得到遥测参数pi的近似周期ti＝(m*si)/max(Fi)；循环计算得到所有参数的周期集合[t1，t2，…，tn]；步骤3，统计[t1，t2，…，tn]中相同长度周期出现的次数，找到出现次数最多的周期tmax，将[t1，t2，…，tn]中所有长度等于tmax的参数列为备选参数集[p1，p2，…，pv]，v≤n；步骤4，对[p1，p2，…，pv]中的每一个参数pj，利用时间周期tmax对采样序列Sj进行预划分，得到子序列集合[sub1，sub2，…，subc]；对子序列集合中每个序列subk，1≤k≤c，取得前两个采样周期的采样点对(sd1，sd2)k；利用采样序列Sj的最大值和最小值进行等间隔分箱处理，得到采样点对(sd1，sd2)k对应的分箱值对(e1，e2)k；所有子序列集合计算得到分箱值对集合[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]；步骤5，在[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]中得到出现次数最多的分箱值对(e1，e2)q，1≤q≤c，将其作为遥测参数pj的窗口划分特征；利用该窗口划分特征对采样序列Sj重新进行划分，得到新的划分子序列集合[subn1，subn2，…，subnc]；依此在新的子序列集合中计算后一项与前一项的卷积，即corrii＝corr(subii*subii-1)，其中2≤ii≤nc，得到[corr1，corr2，…，corrnc-1]，计算该集合的标准差stdj，该值为遥测参数pj重新划分窗口后得到的标准差，所有备选参数都计算划分窗口后的标准差，得到[std1，std2，…，stdv]；步骤6，在备选参数标准差集[std1，std2，…，stdv]中求得具有最小标准差值的参数psel作为基准参数，将基准参数psel的划分特征(e1，e2)作为基准划分特征；步骤7，设置最小保护时间间隔tsafe，确保每个划分窗口不小于tsafe；使用最小保护时间间隔tsafe和基准划分特征(e1，e2)对基准参数psel的采样序列Ssel＝[d1sel，d2sel…，dmsel]进行时间窗口的划分，将划分出的每个窗口使用窗口开始时间和窗口结束时间进行表示，得到基准划分窗口集为[(ws1,we1)，(ws2,we2)，…，(wsh,weh)]；步骤8，依次选取待分析的n个遥测参数中的pi，从1至h顺序从基准划分窗口集[(ws1,we1)，(ws2,we2)，…，(wsh,weh)]中取出划分时间窗口对(wsjj,wejj)，1≤jj≤h，将遥测参数pi中开始时间≥wsjj，结束时间≤wejj的遥测值序列作为该窗口对应的划分结果。本专利技术的有益效果是：1)通过遥测参数的基准划分特征进行分析窗口的划分，而不是采用固定或滑动的窗口进行划分，避免了由于空间环境或信道传输等因素造成的窗口偏移，实现了遥测参数分析窗口的准确划分，提高了后续特征提取和诊断检测的准确性。2)通过基准参数对多个遥测参数进行同步划分，实现了时间尺度上的窗口对齐，增强了遥测数据的可分析性，更有利于分析挖掘多参数间的关联关系。附图说明图1是本专利技术的多遥测参数分析窗口划分流程图；图2是多遥测参数分析窗口划分结果图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明，本专利技术包括但不仅限于下述实施例。本专利技术提供的一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法，具体包括如下步骤：第一步：多参数周期关联性分析；第二步：生成基准参数的划分特征；第三步：利用基准参数完成多参数的窗口划分。如上所述的第一步具体包括如下步骤：步骤1.1：航天器遥测数据分析中共包括n个遥测参数，标记为p1、p2、….、pn。对每个遥测参数pi(1≤i≤n)进行等间隔预处理，同时由于不同的参数采用的采样周期差异较大，根据参数说明文件取得每个遥测参数pi的采样周期si，然后针对遥测参数pi使用时间间隔si通过均值或中位数方式进行等时间间隔采样，获得采样后遥测参数序列Si＝S(pi)＝[d1i，d2i…，dmi]，m为采样后遥测参数序列长度。步骤1.2：对每个遥测参数pi预处理后的等间隔序列Si进行快速傅里叶变换，得到变化结果Fi＝FFT(Si)＝[f0，f1，…，fm-1]，将零频直流分量f0设置为0，然后计算Fi中的最大值max(Fi)，得到遥测参数pi的近似周期ti＝(m*si)/max(Fi)。循环计算得到所有参数的周期[t1，t2，…，tn]。步骤1.3：对所有遥测参数计算得到的周期集合[t1，t2，…，tn]中统计相同长度周期出现的次数，找到出现次数最多的周期tmax，将[t1，t2，…，tn]中所有等于tmax的参数列为备选参数集[p1，p2，…，pv]，v≤n，对于其中的每一个参数pj(1≤i≤k)，其对应的周期tj＝tmax。如上所述的第二步包括如下步骤：从上一步计算得到的备选参数集中确定基准参数，并获得基准参数的划分特征。具体步骤如下：步骤2.1：对备选参数集[p1，p2，…，pv]中的每一个参数pj，利用时间周期tmax对采样序列Sj进行预划分，得到子序列集合[sub1，sub2，…，subc]。对子序列集合中每个序列subk(1≤k≤c)，取得前两个采样周期的采样点对(sd1，sd2)k。利用采样序列Sj的最大值和最小值进行等间隔分箱处理，得到采样点对(sd1，sd2)k对应的分箱值对(e1，e2)k。所有子序列集合计算得到的分箱值对集合为[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]。步骤2.2：在分箱值对集合[(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1，对于航天器遥测数据分析中的n个遥测参数p1、p2、….、pn，取得每个遥测参数pi的采样周期si，1≤i≤n，然后针对遥测参数pi使用时间间隔si通过均值或中位数方式进行等时间间隔采样，获得采样后遥测参数序列Si＝S(pi)＝[d1i，d2i…，dmi]，m为采样后遥测参数序列长度；步骤2，对每个Si进行快速傅里叶变换，得到变化结果Fi＝FFT(Si)＝[f0，f1，…，fm‑1]，将零频直流分量f0设置为0，然后计算Fi中的最大值max(Fi)，得到遥测参数pi的近似周期ti＝(m*si)/max(Fi)；循环计算得到所有参数的周期集合[t1，t2，…，tn]；步骤3，统计[t1，t2，…，tn]中相同长度周期出现的次数，找到出现次数最多的周期tmax，将[t1，t2，…，tn]中所有长度等于tmax的参数列为备选参数集[p1，p2，…，pv]，v≤n；步骤4，对[p1，p2，…，pv]中的每一个参数pj，利用时间周期tmax对采样序列Sj进行预划分，得到子序列集合[sub1，sub2，…，subc]；对子序列集合中每个序列subk，1≤k≤c，取得前两个采样周期的采样点对(sd1，sd2)k；利用采样序列Sj的最大值和最小值进行等间隔分箱处理，得到采样点对(sd1，sd2)k对应的分箱值对(e1，e2)k；所有子序列集合计算得到分箱值对集合[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]；步骤5，在[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]中得到出现次数最多的分箱值对(e1，e2)q，1≤q≤c，将其作为遥测参数pj的窗口划分特征；利用该窗口划分特征对采样序列Sj重新进行划分，得到新的划分子序列集合[subn1，subn2，…，subnc]；依此在新的子序列集合中计算后一项与前一项的卷积，即corrii＝corr(subii*subii‑1)，其中2≤ii≤nc，得到[corr1，corr2，…，corrnc‑1]，计算该集合的标准差stdj，该值为遥测参数pj重新划分窗口后得到的标准差，所有备选参数都计算划分窗口后的标准差，得到[std1，std2，…，stdv]；步骤6，在备选参数标准差集[std1，std2，…，stdv]中求得具有最小标准差值的参数psel作为基准参数，将基准参数psel的划分特征(e1，e2)作为基准划分特征；步骤7，设置最小保护时间间隔tsafe，确保每个划分窗口不小于tsafe；使用最小保护时间间隔tsafe和基准划分特征(e1，e2)对基准参数psel的采样序列Ssel＝[d1sel，d2sel…，dmsel]进行时间窗口的划分，将划分出的每个窗口使用窗口开始时间和窗口结束时间进行表示，得到基准划分窗口集为[(ws1,we1)，(ws2,we2)，…，(wsh,weh)]；步骤8，依次选取待分析的n个遥测参数中的pi，从1至h顺序从基准划分窗口集[(ws1,we1)，(ws2,we2)，…，(wsh,weh)]中取出划分时间窗口对(wsjj,wejj)，1≤jj≤h，将遥测参数pi中开始时间≥wsjj，结束时间≤wejj的遥测值序列作为该窗口对应的划分结果。...

【技术特征摘要】
1.一种航天器多遥测参数分析窗口划分方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1，对于航天器遥测数据分析中的n个遥测参数p1、p2、….、pn，取得每个遥测参数pi的采样周期si，1≤i≤n，然后针对遥测参数pi使用时间间隔si通过均值或中位数方式进行等时间间隔采样，获得采样后遥测参数序列Si＝S(pi)＝[d1i，d2i…，dmi]，m为采样后遥测参数序列长度；步骤2，对每个Si进行快速傅里叶变换，得到变化结果Fi＝FFT(Si)＝[f0，f1，…，fm-1]，将零频直流分量f0设置为0，然后计算Fi中的最大值max(Fi)，得到遥测参数pi的近似周期ti＝(m*si)/max(Fi)；循环计算得到所有参数的周期集合[t1，t2，…，tn]；步骤3，统计[t1，t2，…，tn]中相同长度周期出现的次数，找到出现次数最多的周期tmax，将[t1，t2，…，tn]中所有长度等于tmax的参数列为备选参数集[p1，p2，…，pv]，v≤n；步骤4，对[p1，p2，…，pv]中的每一个参数pj，利用时间周期tmax对采样序列Sj进行预划分，得到子序列集合[sub1，sub2，…，subc]；对子序列集合中每个序列subk，1≤k≤c，取得前两个采样周期的采样点对(sd1，sd2)k；利用采样序列Sj的最大值和最小值进行等间隔分箱处理，得到采样点对(sd1，sd2)k对应的分箱值对(e1，e2)k；所有子序列集合计算得到分箱值对集合[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]；步骤5，在[(e1，e2)1，(e1，e2)2，…，(e1，e2)c]中得...

【专利技术属性】
技术研发人员：付枫，李卫平，秦勃，张海龙，吴东星，王嗣宜，宁顺成，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三七八九部队，
类型：发明
国别省市：陕西,61