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技术

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，本发明专利技术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。参数进行异常检测。参数进行异常检测。

【技术实现步骤摘要】
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


[0001]本专利技术属于航天器测试和健康评估
，尤其涉及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。

技术介绍

[0002]航天器参数异常检测是判断航天器健康性的重要技术，现有的航天器参数类型多、数据规模大，利用自动化检测判读技术可以有效提高检测效率。
[0003]传统的自动化判读以固定阈值门限告警方式进行，长期的实践验证了此方法的稳定性和实用性，然而对周期变化模式的参数而言，该方法门限宽泛，灵敏度低，自适应性差，无法判断航天器是否存在性能降级和工作模式的非预期逻辑变化。
[0004]近年来兴起的深度学习技术在异常检测领域得到了广泛关注，其利用模型学习到数据的特征、分布，得到随着数据输入而动态调整的自适应检测门限，有效解决固定门限宽泛、灵敏度低的问题。由于航天器高安全性特点，其异常样本量极少，因此其健康性评估可使用基于无监督学习的时间序列异常检测方法，例如长短时记忆神经网络等。但是，对绝大部分时间处于正常状态的航天器而言，对所有时刻的参数都采用细粒度、高精度的神经网络检测是繁杂且不必要的。
[0005]此外，在航天器实际采样下传过程中，参数的时序间隔不一，不满足此类方法对输入时间序列的规范化要求。常见解决方式是利用插值法来规范时间序列，但插值法会进一步引入大量的冗余数据，增加了模型计算负担，降低检测性能，更难满足实时检测需求。因此，航天器综合测试阶段难以应用基于长短时记忆神经网络等时序处理方法对设备进行健康性诊断。
专利
技术实现思路

[0006]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，本专利技术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。
[0007]本专利技术通过以下技术方案实现。
[0008]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，包括以下步骤：
[0009]步骤一、读取历史遥测数据文件，得到航天器历史遥测工程值序列；
[0010]步骤二、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；
[0011]步骤三、对所述规范化时间序列进行归一化处理生成子序列；
[0012]步骤四、根据所述子序列集合训练长短时记忆神经网络；
[0013]步骤五、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；
[0014]步骤六、利用所述自适应门限对航天器参数的粗粒度进行异常检测，如果航天器粗粒度参数正常，则继续获取航天器下传数据；如果航天器粗粒度参数异常，则进入步骤
七；
[0015]步骤七、利用所述自适应门限对航天器参数的细粒度异常检测。
[0016]本专利技术的有益效果：
[0017]1、本专利技术利用粗粒度检测首先排除了大部分航天器正常参数，只有少部分时间才对相应具体时刻进行细粒度检测，在节约计算成本的同时保障了航天器遥测参数检测的覆盖性和精度，降低了检测时间，提高判读效率；
[0018]2、本专利技术采用动态时序规范方法，较插值法可大大降低了数据冗余，并为长短时记忆神经网络或其它时序处理方法提供了规范化输入；
[0019]3、本专利技术提出利用动态时序规范和强弱约束门限阈值的异常检测方法，对非等间隔规范时序的航天器遥测参数，可实现对全覆盖、高精度测试；
[0020]4、本专利技术较传统基于插值法规范时序的异常检测方法，可显著降低数据冗余，提高长短时记忆神经网络的性能，也可为其他时序处理方法提供规范化输入；
[0021]5、本专利技术填补长短时记忆神经网络方法在非规范时序航天器参数异常检测领域的空白；
[0022]6、本专利技术序列经过规范化处理，遥测参数序列的时间间隔一致，较原数据冗余数量显著降低，避免了差值填充法引入的巨量冗余，且可以使得时间间隔一致。
附图说明
[0023]图1为本专利技术非规范时序航天器参数异常检测方法流程图；
[0024]图2为本专利技术基于自适应动态时间窗口规范时间序列方法流程示意图；
[0025]图3为本专利技术某一时间段内航天器采样下传的遥测参数K58F示意图；
[0026]图4为本专利技术规范化后的部分遥测参数K58F时间序列示意图；
[0027]图5为本专利技术粗细粒度结合的航天器参数异常检测结果。
具体实施方式
[0028]下面结合参考附图来详细描述本专利技术的示例性实施方式。应当理解，附图中示出和描述的实施方式仅仅是示例性的，意在阐释本专利技术的原理和精神，而并非限制本专利技术的范围。
[0029]如图1所示，本专利技术的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，具体包括以下步骤：
[0030]步骤一、读取历史遥测数据文件，得到航天器历史遥测工程值序列；
[0031]本实施例中，所述历史遥测数据采用指定时间区间内的健康航天器遥测参数，经格式转换后得到结构化的时间数据和遥测数据；其中每个时刻数据的结构如下表所示：
[0032]项内容参数名称字符串参数代号(参数编号)字符串时间数字参数工程值数字参数源码字符串
[0033]具体实施时，考虑到航天器参数的数字量数据下传间隔在数毫秒到数秒之间，而模拟量数据一般位于航天器慢传遥测包，下传间隔在数秒到数十秒之间；因此，为了保障数据信息足够充分，本实施例中所述历史遥测数据的时间跨度选择大于四个小时。
[0034]步骤二、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；
[0035]这一步骤的实现思想是由于航天器参数的数字量数据和模拟量数据的采样间隔不同，且航天器参数类内的间隔也不同，导致时间序列处理算法难以直接应用，因此本实施例中采用自适应动态的时间窗口，用于生成规范化的时间序列。
[0036]本实施例中，所述时间窗口的长度为1
×
n,其中1表示航天器的参数类，n表示窗口的长度，也即窗口内遥测参数n个连续时刻的工程值。具体实施时，所述窗口长度n是非固定的，但窗口所代表的时间段间隔k秒是固定的，即k秒内工程值个数为n，其中整数k定义如下：
[0037][0038]其中，γ∈N
+
表示窗口缩放系数，t表示平均时间间隔，T表示总时间长度，N表示该时间内的参数个数，α和β表示和之间的权重系数，int(
·
)函数表示取整。具体实施时，若窗口时间间隔k秒过大，则会导致航天器参数点的变化特征难以被检测；若间隔过小，则会导致时间窗口内不包含航天器参数点。因此，对航天器模拟量参数时间窗口k取为60秒，对航天器数字量参数，时间窗口k取为1秒。
[0039]如图2所示，本实施例中，所述生成粗粒度的规范化时间序列，具体如下：
[0040]采用动态时间窗口在所述航天器历史遥测工程值序列x上进行滑窗取样，利用窗内参数统计量生成粗粒度的规范化航天器参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种粗细粒度结合的非规范时序航天器参数异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、读取历史遥测数据文件，得到航天器历史遥测工程值序列；步骤二、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；步骤三、对所述规范化时间序列进行归一化处理生成子序列；步骤四、根据所述子序列集合训练长短时记忆神经网络；步骤五、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；步骤六、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，如果航天器粗粒度参数正常，则继续获取航天器下传数据；如果航天器粗粒度参数异常，则进入步骤七；步骤七、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。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史遥测数据采用指定时间区间内的健康航天器遥测参数，经格式转换后得到结构化的时间数据和遥测数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史遥测数据的时间跨度选择大于四个小时。4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述生成粗粒度的规范化时间序列，具体如下：采用动态时间窗口在所述航天器历史遥测工程值序列x上进行滑窗取样，利用窗内参数统计量生成粗粒度的规范化航天器参数时间序列，其中所述粗粒度的规范化航天器参数时间序列的每个数值都能够通过相应映射关系回溯到原始序列的遥测工程值，用于进一步的细粒度检测。5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述进行训练长短时记忆神经网络时，利用误差反向传播算法进行神经网络超参数迭代更新。6.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述生成强弱约束下的自适应门限，具体如下：设训练集步骤四训练后得到的长短时记忆神经网络为f
θ
，得到模型预测输出为真实输出数据为计算所述预测输出与真实输出的均方误差MSE，对任一待预测子序列其预测输出为对于强约束和弱约束门限，通用的自适应上限和下限定义如下：定义如下：其中，m表示约束系数，m&...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾晨辉，张淳，赵阳，刘鹤，刘一帆，赵欣，杨枫，韩小军，申帅，王鹏程，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：