CN112540974A - 一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，属于航天器遥测数据处理技术领域。解决了现有航天器遥测数据存在野值点，影响后续数据分析与故障诊断的问题。本发明将航天器遥测数据按照不同种类和不同时间制成数据表；利用二阶动量算法对所述数据表中的数据进行滤波计算；将所有滤波后的数据与对应的滤波前数据对应作差，并对差值取绝对值；判断每个差值的绝对值是否大于对应种类数据的差值阈值，若任意一个绝对值大于自身种类数据的差值阈值，将数据表中的数据替换为对应的滤波后的数据，实现航天器遥测数据野值点去除。本发明适用于航天器遥测数据野值点去除。

Description

一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法
技术领域
本发明属于航天器遥测数据处理技术领域.
背景技术
航天器作为典型的安全攸关系统，在航天器设计之初已尽可能考虑各种因素，确保高可靠安全运行。随着航天装备需求越来越多样、设计复杂性越来越高，航天器的智能自主功能越来越强。当今发射的航天器数量越来越多，航天器的结构和功能越来越复杂，各种新技术的应用也使得航天器的遥测数据受干扰与耦合的情况越来越多，且航天器的遥测数据量大，维数多，在获取遥测数据时，由于数据传输的距离以及电离层，通信带宽的影响，会使遥测数据产生野值点。在后续数据分析与故障诊断过程中，野值点的存在会使续数据分析与故障诊断产生影响。
发明内容
本发明目的是为了解决现有航天器遥测数据存在野值点，影响后续数据分析与故障诊断的问题，提供了一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法。
本发明所述一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，该方法的具体步骤为：
步骤一、将航天器遥测数据按照不同种类和不同时间制成数据表；
步骤一、利用二阶动量算法对所述数据表中的数据进行滤波计算；
步骤二、将所有滤波后的数据与滤波前数据对应作差，并对差值取绝对值；
步骤三、判断每个差值的绝对值是否大于对应种类数据的差值阈值，若任意一个绝对值大于自身种类数据的差值阈值，将数据表中的数据替换为对应的滤波后的数据，实现航天器遥测数据野值点去除。
进一步地，步骤一中所述利用二阶动量算法对航天器遥测数据进行计算滤波的具体方法为：
利用公式：
Figure BDA0002858000930000011
计算获得滤波后的数据
Figure BDA0002858000930000012
其中：
Figure BDA0002858000930000013
Figure BDA0002858000930000021
mt＝β1mt-1+(1-β1)xt
vt＝β2vt-1+(1-β2)xt·xt
mt和vt分别是t时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt-1和vt-1分别是t-1时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt和vt均是初始化为0的向量,β1和β2代表二阶动量法对原始数据的跟踪速度，其范围为(0～1)。
进一步地，β1＝0.9，β2＝0.99。
本发明采用二阶动量法对不同数据进行二阶滤波，并判断滤波后的数据与原数据之间的差值是否大于其对应的阈值，若是就进行替换，实现野值点的消除，减少了野值点造成的影响，对于保证航天器的可靠性同时降低对航天器的监测时长等有较为明显的作用，以及减少误警率。
附图说明
图1是本发明所述方法流程图；
图2是航天器遥测数据某一种数据野值点去除后与原始数据的对比图；
图3是图2的放大图；
图4是航天器遥测数据另一种数据野值点去除后与原始数据的对比图；
图5是图4的放大图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，具体包括：
步骤一、将航天器遥测数据按照不同种类和不同时间制成数据表；
步骤一、利用二阶动量算法对所述数据表中的数据进行滤波计算；
步骤二、将所有滤波后的数据与对应的滤波前数据对应作差，并对差值取绝对值；
步骤三、判断每个差值的绝对值是否大于对应种类数据的差值阈值，若任意一个绝对值大于自身种类数据的差值阈值，将数据表中的数据替换为对应的滤波后的数据，实现航天器遥测数据野值点去除。
本实施方式所述的根据经验判断，若任意一种数据滤波前与滤波后的数据的差值允许的最大值设为A，所述差值阈值通常根据实际数据种类确定，每次检测到新值时判断：滤波前与滤波后的数据的差值绝对值<＝A，即
Figure BDA0002858000930000031
则原数据有效，如果原数据与滤波后的数据值的差>A，即
Figure BDA0002858000930000032
则原数无效，放弃原数，使用滤波后的数据代替原始数据。能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
进一步地，步骤一中所述利用二阶动量算法对航天器遥测数据进行计算滤波的具体方法为：
利用公式：
Figure BDA0002858000930000033
计算获得滤波后的数据
Figure BDA0002858000930000034
其中：
Figure BDA0002858000930000035
Figure BDA0002858000930000036
mt＝β1mt-1+(1-β1)xt
vt＝β2vt-1+(1-β2)xt·xt
mt和vt分别是t时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt-1和vt-1分别是t-1时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt和vt均是初始化为0的向量,β1和β2代表二阶动量法对原始数据的跟踪速度，其范围为(0～1),β1和β2取0时，代表当前值完全由过去值决定，其中1代表当前值完全由当前值决定，0.9代表当前值由过去值和当前值的组合共同决定。
本实施方式所述的第二阶动量法可以更好地提升算法的适应性，以及缩减过去的误差，减少数据突变对实验结果的影响，二阶动量法可以使数据变得更加平滑。
进一步地，β1＝0.9，β2＝0.99。
本实施方式中，β1＝0.9，β2＝0.99时，二阶动量法使数据结果最平稳。
航天器遥测数据总体数据量大，但故障样本量小，造成现有方法难以有效应用于航天器异常检监测和故障诊断问题，同时大量维度的数据对于监测的难度也有很大影响。在现有复杂数据的情况下，如何合理的检测遥测数据，避免将遥测数据中的野值点误警为故障，是提高故障诊断率的先行条件。
本发明通过引入二阶动量，可以更好地提升算法的适应性，以及缩减过去的误差，减少数据突变对实验结果的影响，二阶动量法可以使数据变得更加平滑。
将二阶动量算法应用在航天器遥测数据的野值去除中，滤波的结果更平滑。根据经验判断，对每种参数的差值阈值进行设定。根据实际情况对航天器的遥测数据进行分析，在航天器遥测数据的野值去除中，使数据曲线滤波的结果更平滑。保证了航天器的可靠性同时降低对航天器的监测时长等有较为明显的作用，以及减少误警率。
实验结果如图1-4所示，图中线a代表滤波前数据即原始数据，线b代表去除野值点后的数据，从实验结果图可以看出来偏大的数据会得到一定的限制，整体上的实验结果更好，
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

Claims (3)

1.一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：
步骤一、将航天器遥测数据按照不同种类和不同时间制成数据表；
步骤一、利用二阶动量算法对所述数据表中的数据进行滤波计算；
步骤二、将所有滤波后的数据与滤波前数据对应作差，并对差值取绝对值；
步骤三、判断每个差值的绝对值是否大于对应种类数据的差值阈值，若任意一个绝对值大于自身种类数据的差值阈值，将数据表中的数据替换为对应的滤波后的数据，实现航天器遥测数据野值点去除。
2.根据权利要求1所述的一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，其特征在于，步骤一中所述利用二阶动量算法对航天器遥测数据进行计算滤波的具体方法为：
利用公式：
Figure FDA0002858000920000011
计算获得滤波后的数据
Figure FDA0002858000920000012
其中：
Figure FDA0002858000920000013
Figure FDA0002858000920000014
mt＝β1mt-1+(1-β1)xt
vt＝β2vt-1+(1-β2)xt·xt
mt和vt分别是t时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt-1和vt-1分别是t-1时刻第一阶矩和第二阶矩的估计，mt和vt均是初始化为0的向量,β1和β2代表二阶动量法对原始数据的跟踪速度，其范围为[0～1]。
3.根据权利要求2所述的一种基于二阶动量的航天器遥测数据野值点去除方法，其特征在于，β1＝0.9，β2＝0.99。
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