CN113469082B - 一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,涉及卫星姿态控制系统故障检测领域,该方法基于源域系统的正常样本数据训练得到源域神经网络模型,利用目标域系统的正常样本数据调整网络参数得到目标域神经网络模型,并利用网络模型得到源域和目标域数据残差,提取残差特征后采用迁移成分分析方法,减小源域数据特征和目标域数据特征的分布距离,使得源域数据特征训练的分类器能用于实际卫星数据样本的诊断,该方法针对卫星无故障样本的情形,利用标称模型仿真数据和迁移成分分析方法,实现卫星飞轮的故障检测,提高了卫星姿态控制系统的可靠性和地面监测能力。
Description
技术领域
本发明涉及卫星姿态控制系统故障检测领域,尤其是一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法。
背景技术
随着航天领域技术的不断发展,航天任务的复杂度不断提升。航天器姿态控制系统是航天器最重要的子系统之一,研究其故障检测方法具有重要意义。而飞轮作为航天器最常用的执行器之一,其可靠性是保障卫星正常运行的重要条件。常规基于数据驱动的卫星执行器故障检测需大量故障样本,但是实际卫星并没有带标签的故障样本,因此无法适用,亟需提出一种方法可以不依赖于实际卫星的故障样本,能够实现卫星执行器的故障检测,提高姿态控制子系统的可靠性,保障卫星任务的可靠执行。
发明内容
本发明人针对上述问题及技术需求,提出了一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,本发明的技术方案如下:
一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,该方法包括:
将卫星的实际卫星姿态控制系统作为目标域系统,构建实际卫星姿态控制系统的标称仿真模型作为源域系统;
基于源域系统的正常样本数据训练得到源域神经网络模型ANNs,基于目标域系统的正常样本数据调整源域神经网络模型ANNs得到目标域神经网络模型ANNt,样本数据为执行器信号数据;
基于源域神经网络模型ANNs得到源域系统的正常样本数据和故障样本数据的源域残差rs并分别提取源域残差特征φs;
采集目标域系统的待检测工作信号并输入目标域神经网络模型ANNt得到对应的目标域残差rt,并提取待检测工作信号的目标域残差rt的目标域残差特征φt,待检测工作信号也为执行器信号数据;
其进一步的技术方案为,执行器信号数据包括t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩、t-Tctrl时刻的飞轮转速和t时刻的飞轮转速;
则在训练得到源域神经网络模型ANNs时,将源域系统的每个正常样本数据中的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωs(t-Tctrl)作为输入、t时刻的飞轮转速ωs(t)作为输出,基于神经网络训练得到源域神经网络模型ANNs,Tctrl为卫星姿态控制周期;
在调整得到目标域神经网络模型ANNt时,将目标域系统的正常样本数据中的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωt(t-Tctrl)作为输入、t时刻的飞轮转速ωt(t)作为输出,调整源域神经网络模型ANNs的网络参数得到目标域神经网络模型ANNt。
其进一步的技术方案为,对残差提取得到的残差特征包括残差的均值E()、方差Var()和香农信息熵特征H(),则提取得到的源域残差特征表示为φs=[E(rs) Var(rs) H(rs)],提取得到的目标域残差特征表示为φt=[E(rt) Var(rt) H(rt)]。
其进一步的技术方案为,对于任意一个残差r,提取得到的残差特征包括:
提取得到的残差r的香农信息熵特征H(r)=-∑(pj ln pj);
本发明的有益技术效果是:
本申请公开了一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,该方法提供了一种简单的基于迁移学习的神经网络观测器设计方法,通过对源域数据训练的神经网络进行权值微调,得到适用于目标域的神经网络观测器,用于拟合实际卫星的飞轮模型;并利用网络模型得到源域和目标域数据残差,提取残差特征后采用TCA方法,减小源域数据特征和目标域数据特征的分布距离,使得源域数据训练的softmax能用于实际卫星样本的分类,实现无故障样本的情况下的故障诊断。该方法针对卫星无故障样本的情形,利用标称模型仿真数据和TCA方法,实现卫星飞轮的故障检测,提高了卫星姿态控制系统的可靠性和地面监测能力。
附图说明
图1是本申请公开的卫星执行器故障检测方法的神经网络模型训练时的流程图。
图2是本申请公开的卫星执行器故障检测方法的故障检测分类器的训练和应用流程示意图。
图3是一个实例的仿真实验结果,图3中的(a)是源域系统正常数据拟合误差示意图,图3中的(b)是源域系统故障数据拟合误差示意图,图3中的(c)是目标域系统正常数据拟合误差示意图,图3中的(d)是目标域系统故障数据拟合误差示意图。
图4是非TCA方法得到Softmax分类结果与实际结果作出的混淆矩阵。
图5是TCA改进方法得到Softmax分类结果与实际结果作出的混淆矩阵。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
本申请公开了一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,该方法包括:
步骤1,将卫星的实际卫星姿态控制系统作为目标域系统,构建实际卫星姿态控制系统的标称仿真模型作为源域系统。
步骤2,基于源域系统的正常样本数据训练得到源域神经网络模型ANNs,基于目标域系统的正常样本数据调整源域神经网络模型ANNs得到目标域神经网络模型ANNt,样本数据为执行器信号数据。请参考图1所示的流程图。
在本申请中,执行器信号数据包括对应系统的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩、t-Tctrl时刻的飞轮转速和t时刻的飞轮转速。
在训练得到源域神经网络模型ANNs时,将源域系统的每个正常样本数据中的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωs(t-Tctrl)作为输入、t时刻的飞轮转速ωs(t)作为输出,基于神经网络训练得到源域神经网络模型ANNs。Tctrl为卫星姿态控制周期。
在调整得到目标域神经网络模型ANNt时,将目标域系统的正常样本数据中的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωt(t-Tctrl)作为输入、t时刻的飞轮转速ωt(t)作为输出,调整源域神经网络模型ANNs的网络参数得到目标域神经网络模型ANNt。
步骤3,基于源域神经网络模型ANNs得到源域系统的正常样本数据和故障样本数据的源域残差rs并分别提取源域残差特征φs。请参考图2所示的流程图。
同样的,正常样本数据和故障样本数据均为执行器信号数据,则具体的,对于正常样本数据和故障样本数据中的任意一个样本数据,将样本数据中的和ωs(t-Tctrl)输入ANNs得到对应的输出值再计算样本数据中实际的飞轮转速ωs(t)与ANNs输出的差值得到源域残差
对残差提取得到的残差特征包括残差的均值E()、方差Var()和香农信息熵特征H(),具体的:
提取得到的残差r的香农信息熵特征H(r)=-∑(pj ln pj);
则基于此,可以提取得到源域残差特征φs=[E(rs) Var(rs) H(rs)]。
步骤4,采集目标域系统的待检测工作信号并输入目标域神经网络模型ANNt得到对应的目标域残差rt,并提取待检测工作信号的目标域残差rt的目标域残差特征φt。
其中,待检测工作信号也为执行器信号数据,也即同样包括目标域系统的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωt(t-Tctrl)以及t时刻的飞轮转速ωt(t),则类似的,将待检测工作信号中的和ωt(t-Tctrl)输入ANNt得到输出值再计算待检测工作信号中实际的飞轮转速ωt(t)与ANNt输出的差值得到目标域残差
得到目标域残差后,采用与步骤3相同的方法提取对应的目标域残差特征,则对应可以提取到目标域残差特征φt=[E(rt) Var(rt) H(rt)]。
具体的,在对源域残差特征φs进行特征映射到高维希尔伯特空间中后,基于主成分分析进行降维处理得到处理后源域残差特征在对目标域残差特征φt进行特征映射到高维希尔伯特空间中后,基于主成分分析进行降维处理得到处理后目标域残差特征
记源域系统的数据特征Xs=φs、目标域系统的数据特征Xt=φt;
由于源域系统和目标域系统的数据特征Xs和Xt的边缘分布不同,即P(Xs)≠P(Xt),假设存在一个映射将数据映射到一个潜在的特征空间,使得映射后的数据边缘分布和条件分布都相等,也即满足: 此时由源域系统的数据特征训练的分类器能够直接用于目标域系统的数据特征的分类。
为了找到最佳的映射以减小特征之间的分布距离,通过衡量映射后的数据的MMD距离,MMD通过映射函数σ将两组数据映射到再生希尔伯特空间中的两个点,直接计算两点在希尔伯特空间中的欧式距离,作为两样本分布之间的距离:
处理后源域残差特征包括正常样本数据的处理后源域残差特征和故障样本数据的处理后源域残差特征以故障检测结果0表示正常类、故障检测结果1表示故障类。将源域系统的样本数据的处理后源域残差特征作为输入、对应的故障检测结果作为输出训练得到故障检测分类器,也即对正常样本数据的和故障样本数据的进行训练。
本申请以如下一个实例进行仿真说明,仿真中故障设置为X轴飞轮加性故障ωx′=ωx+20rpm,采集卫星标称仿真模型(源域系统)的多个机动过程的飞轮指令力矩和输出转速信号对ANNs进行训练,将训练后的ANNs输出与标称模型的实际输出比较生成残差rs,源域系统正常数据拟合误差如图3中的(a)所示,源域系统故障数据拟合误差如图3中的(b)所示。采集微型三轴气浮半物理仿真平台(目标域系统)数据对ANNs进行继续训练修改网络参数得到ANNt。将ANNt输出与气浮台实际输出比较生成残差rt,目标域系统正常数据拟合误差如图3中的(c)所示,目标域系统故障数据拟合误差如图3中的(d)所示。从图3中的(b)和(d)可以看到,故障时神经网络的X飞轮转速的拟合误差在20附近波动,而正常情况下都在0附近波动。
计算神经网络输出信号残差rs、rt的特征信息,得到9维特征。对源域和目标域x飞轮转速残差和的三维特征φs、φt(均值、均方差、香农信息熵)进行画图分析可以看出,正常数据和故障数据特征的均值差异较大,而源域数据和目标域数据的信息熵差异较明显。且故障数据和正常数据特征区分性明显,但源域数据与目标域数据分布存在一定的差异。
当直接用源域系统的正常样本数据和故障样本数据的源域残差特征及其标签和训练softmax分类器,并对目标域系统的目标域残差特征φt进行分类时,得到Softmax分类结果与实际结果作出的混淆矩阵如图4所示。
而在利用迁移成分分析对残差特征进行特征映射并降维至低维数据维度为3时,用源域系统的正常样本数据和故障样本数据的处理后源域残差特征及其标签和训练softmax分类器,并对目标域系统的处理后目标域残差特征进行分类时,得到Softmax分类结果与实际结果作出的混淆矩阵如图5所示。对比图4和图5可看出,相比于未利用迁移成分分析对φs、φt进行特征提取(非TCA方法),利用迁移成分分析对φs、φt进行特征提取后(TCA改进方法),利用训练softmax对进行分类,得到的诊断准确率有显著提升,对目标域系统的正常数据诊断准确率提升了33.3%,对故障数据准确率从9.9%提升到了100%,总的准确率提升了15%。
以上所述的仅是本申请的优选实施方式,本发明不限于以上实施例。可以理解,本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化,均应认为包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,其特征在于,所述方法包括:
将卫星的实际卫星姿态控制系统作为目标域系统,构建所述实际卫星姿态控制系统的标称仿真模型作为源域系统;
基于所述源域系统的正常样本数据训练得到源域神经网络模型ANNs,基于所述目标域系统的正常样本数据调整所述源域神经网络模型ANNs得到目标域神经网络模型ANNt,样本数据为执行器信号数据;
基于所述源域神经网络模型ANNs得到所述源域系统的正常样本数据和故障样本数据的源域残差rs并分别提取源域残差特征φs;包括:对于正常样本数据和故障样本数据中的任意一个样本数据,将所述样本数据输入所述源域神经网络模型ANNs得到对应的输出值,再计算所述样本数据与所述源域神经网络模型的输出值的差值得到源域残差;
采集所述目标域系统的待检测工作信号并输入所述目标域神经网络模型ANNt得到对应的目标域残差rt,并提取所述待检测工作信号的目标域残差rt的目标域残差特征φt,待检测工作信号也为执行器信号数据;
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,执行器信号数据包括t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩、t-Tctrl时刻的飞轮转速和t时刻的飞轮转速;
则在训练得到源域神经网络模型ANNs时,将所述源域系统的每个正常样本数据中的t-Tctrl时刻的飞轮指令控制力矩和飞轮转速ωs(t-Tctrl)作为输入、t时刻的飞轮转速ωs(t)作为输出,基于神经网络训练得到所述源域神经网络模型ANNs,Tctrl为卫星姿态控制周期;
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
对残差提取得到的残差特征包括残差的均值E()、方差Var()和香农信息熵特征H(),则提取得到的源域残差特征表示为φs=[E(rs) Var(rs) H(rs)],提取得到的目标域残差特征表示为φt=[E(rt) Var(rt) H(rt)]。
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