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摘要:本发明公开了一种支持多源混合异构数据类型的航天器智能异常检测方法,首先,针对离散型数据,通过采用离散型数据字典使用重构残差检测数据异常;然后,针对连续型数据,使用离散数据的分析结果剪枝搜索空间来检测异常;最后,针对混合类型的数据,结合以上两种方法调整算法优化目标,对异常实现快速精准检测。而与传统的方法相比,本发明专利针对航天器自主健康管理与智能精准运维场景的离散数据处理需求,充分发掘数据稀疏表示和异常特征间的关系,建立支持离散信号的异常检测方法。另外本发明基于离散和连续数据融合的思想,设计基于稀疏表示的异常检测算法,支持同时对两种类型异构数据的异常特征检测。
主权项:1.一种支持多源混合异构数据类型的航天器智能异常检测方法,其特征在于,包括:S1:将获取的太空监管数据划分为离散型数据和连续型数据,并将离散型数据、连续型数据表示为窗口化的离散向量、连续向量;根据异常检测场景,构造进行异常检测分析的输入参数;S2:建立对连续型数据进行异常检测的优化模型;基于连续型数据字典,将连续向量分解为编码向量并输入至所述优化模型,输出连续型数据的异常向量;根据连续型数据的异常向量,判断连续型数据是否出现异常,若出现异常,则检测结束,太空监管数据异常;否则,继续执行;S3:建立对离散型数据进行异常检测的优化模型;基于离散型数据字典,将离散向量分解为编码向量并输入至所述优化模型,输出离散型数据的异常向量;根据离散型数据的异常向量,判断离散型数据是否出现异常,若出现异常,则检测结束,太空监管数据异常;否则,继续执行;S4:根据得到的连续型数据的异常向量、离散型数据的异常向量,计算混合型异常向量并判断是否出现异常,若出现异常,则检测结束,太空监管数据异常;否则,检测结束,太空监管数据正常。
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权利要求:
百度查询: 北京控制工程研究所 支持多源混合异构数据类型的航天器智能异常检测方法
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