CN113630287A - 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统 - Google Patents

卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113630287A
CN113630287A CN202110766757.1A CN202110766757A CN113630287A CN 113630287 A CN113630287 A CN 113630287A CN 202110766757 A CN202110766757 A CN 202110766757A CN 113630287 A CN113630287 A CN 113630287A
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
satellite
telemetry
telemetering
state machine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110766757.1A
Other languages
English (en)
Inventor
盛开明
赵美玲
曾齐
陈华
黄小虎
董房
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Institute of Satellite Engineering
Original Assignee
Shanghai Institute of Satellite Engineering
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Institute of Satellite Engineering filed Critical Shanghai Institute of Satellite Engineering
Priority to CN202110766757.1A priority Critical patent/CN113630287A/zh
Publication of CN113630287A publication Critical patent/CN113630287A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/16—Threshold monitoring
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/18578—Satellite systems for providing broadband data service to individual earth stations
    • H04B7/18597—Arrangements for system physical machines management, i.e. for construction, operations control, administration, maintenance
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0604—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0677—Localisation of faults
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0805—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
    • H04L43/0817—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking functioning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06F18/232—Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2433—Single-class perspective, e.g. one-against-all classification; Novelty detection; Outlier detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

本发明提供了一种卫星遥测数据自动监视和判读方法，包括在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测状态，若卫星遥测不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。本发明解决了现有卫星遥测数据的复杂关系实时判断、卫星遥测故障报警的问题，及时发现卫星综合测试及在轨飞行阶段的故障，提高卫星遥测故障处理的效率。

Description

卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统
技术领域
本发明涉及航天器测试技术领域，具体地，涉及一种卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统。
背景技术
随着近年来我国卫星产业的发展，卫星测试任务不断增加，卫星遥测信息量不断递增，传统的靠测试人员人工判读的方式已不能满足卫星任务不断增长的需求，卫星遥测自动判读的需求日益紧迫。在现有的卫星工程中，综合测试占整个研制流程的三分之一，甚至更多。卫星综合测试时间长、任务重，耗费大量的人力物力。随着卫星工程化、标准化进程的加速，卫星综合测试已经成为卫星快速研制、发射的主要瓶颈。如何快速、高效的完成卫星综合测试，已经成为必须解决的问题。自动化测试是解决这一问题最有效的途径，而自动化测试的关键在于遥测数据的自动化判读。
经过检索，专利文献CN104915568B公开了一种基于DTW的卫星遥测数据异常检测方法，结合K最近邻居(K-NearestNeighbor，KNN)分类算法以及卫星遥测数据历史多维时间序列对最新遥测时间序列进行异常检测，通过聚类分析的策略对卫星遥测数据进行分段聚类，解决异常参数未超过报警门限导致的卫星异常进行报警，但不足之处在于不能解决卫星遥测状态的异常转换的问题。
专利文献CN107766448A公开了一种基于规则的卫星遥测数据分析系统，包括规则编辑系统，作为诊断规则的输入口，提供图形化和脚本两种规则编辑方式，通过关联卫星遥测参数，编写针对单维遥测与多维遥测的关联判断、条件判断、模式判断、数学与逻辑运算等诊断规则，规则编辑系统设有规则库；在线分析子系统，从规则库读取用户已经编译好的规则，并加载到分析与判断进程中，通过从网络接收遥测物理量数据，分析进程根据规则对实时遥测数据进行分析诊断，将判断结果写入结果数据库中，并把判断结果通过网络发出。该现有技术的不足之处在于该方法需要对每个遥测数据定义一个判断规则，并编辑录入规则，规则的表示和录入繁琐，这种基于规则的卫星遥测数据分析系统仅适合小规模的卫星遥测判读，由于卫星遥测参数众多，数据量巨大，该方法在卫星遥测实时判读时实用性不强。
专利文献CN110163297A公开了一种诊断卫星遥测数据中异常数据的方法，包含步骤：步骤一使用主要成分分析方法对遥测数据进行降维，步骤二，使用信息熵模糊聚类的方法对数据进行分类获取异常数据。该方法的不足之处在于仅适用于卫星数据的分析，并不能解决卫星遥测数据的实时判读和自动监视的问题。
因此，亟需研发设计一种能解决卫星遥测数据的实时判读和自动监视的方法和系统。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统，用户通过状态机编辑客户端将常监视状态机及指令状态机输入SVN管理服务器中，数据服务器接收转发软件收集的遥控、遥测数据并进行解析，调用状态机进行遥测状态实时判断，将判断的结果送数据监视终端供用户监视。
根据本发明提供的一种卫星遥测数据自动监视和判读方法，根据遥测波道的阈值定义待监视遥测状态，并建立状态转换关系的状态机，对卫星遥测的状态及状态转换关系进行自动判断，监视卫星是否工作正常。
优选地，包括如下步骤：
步骤S1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；
步骤S2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；
步骤S3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。
优选地，步骤S1中的阈值判断为遥测解析后的遥测值，用遥测值与用户定义的遥测状态区间进行比对。
优选地，步骤S2中的遥测状态转换关系判断过程如下：上一遥测周期某遥测状态为i，本遥测周期遥测状态为j，根据用户定义的常监视状态机判断i－>j是否为允许状态，如果为允许，则表示状态转换正常，如果为不允许则给出状态转换报警标志1。
优选地，步骤S3包括：
步骤S3.1：在遥控指令周期内先按照常监视状态机进行判断，如果符合常监视状态机返回正常；
步骤S3.2：如果不符合常监视状态机，再进行指令状态机判断，符合则返回正常，不符合返回指令状态转换报警标志2；
步骤S3.3：在遥控指令执行周期结束时，指令状态机没有执行，给出指令状态转换报警标志2。
优选地，步骤S3中遥测状态转换异常是指在有遥控指令的外部激励时卫星的遥测状态转换关系异常，而步骤S2中的遥测状态转换关系不正常是指在无遥控指令的外部激励时卫星遥测状态转换关系异常。
优选地，每个遥测波道定义一个常监视状态机，用于表示卫星无遥控指令时遥测波道的状态转换关系；每条遥控指令定义一个指令状态机集合，指令状态机集合中包含一个或多个遥测的状态机，用于表示卫星执行遥控指令时遥测的状态转换关系。
根据本发明提供的一种卫星遥测数据自动监视和判断系统，包括：
模块M1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；
模块M2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；
模块M3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。
优选地，常监视状态机用于无遥控指令下的卫星状态监视，指令状态机用于指令发送时的遥测状态监视。
优选地，卫星遥测状态转换关系通过二维数组实现状态机的知识表示。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明提供的卫星遥测状态自动报警监视方法，实现了卫星阈值状态的监控、卫星状态转换关系的监控，以为卫星在遥控指令等外部激励影响下的状态转换关系的监控。
2、本发明解决了现有卫星遥测数据的复杂关系实时判断，通过不同报警类型的区分，有利于卫星故障的快速定位，提高卫星遥测故障处理的效率。
3、本发明提供了简洁、高效的自动判断知识表示方法，简化了卫星自动监视系统设计及使用，方便系统的快速搭建和移植。
4、本发明通过区分报警类型，实现卫星故障的快速定位，有利于提高卫星故障处理的效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明中卫星遥测数据自动监视和判读系统的整体框架图；
图2为本发明中卫星遥测状态示意图图；
图3为本发明中常监视状态机的示意图；
图4为本发明中指令状态机的开机指令遥测状态示意图；
图5为本发明中指令状态机的关机指令遥测状态示意图；
图6为本发明中常监视报警流程示意图；
图7为本发明中指令监视报警流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1-图7所示，本发明提供的一种卫星遥测数据自动监视和判读方法，根据遥测波道的阈值定义待监视遥测状态，并建立状态转换关系的状态机，对卫星遥测的状态及状态转换关系进行自动判断，监视卫星是否工作正常。具体地，包括如下步骤：
步骤S1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；阈值判断为遥测解析后的遥测值，用遥测值与用户定义的遥测状态区间进行比对。如该遥测值在状态i的阈值区间内，则表示本周期遥测为状态i，如果该遥测值不在用户定义的所有状态的阈值区间内，则给出状态报警标志标志0。
步骤S2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；遥测状态转换关系判断过程如下：上一遥测周期某遥测状态为i，本遥测周期遥测状态为j，根据用户定义的常监视状态机判断i－>j是否为允许状态，如果为允许，则表示状态转换正常，如果为不允许则给出状态转换报警标志1。其中，遥测状态转换关系不正常是指在无遥控指令的外部激励时卫星遥测状态转换关系异常。
步骤S3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。其中，遥测状态转换异常是指在有遥控指令的外部激励时卫星的遥测状态转换关系异常。具体地：
步骤S3.1：在遥控指令周期内先按照常监视状态机进行判断，如果符合常监视状态机返回正常；
步骤S3.2：如果不符合常监视状态机，再进行指令状态机判断，符合则返回正常，不符合返回指令状态转换报警标志2；
步骤S3.3：在遥控指令执行周期结束时，指令状态机没有执行，给出指令状态转换报警标志2。
每个遥测波道定义一个常监视状态机，用于表示卫星无遥控指令时遥测波道的状态转换关系；每条遥控指令定义一个指令状态机集合，指令状态机集合中包含一个或多个遥测的状态机，用于表示卫星执行遥控指令时遥测的状态转换关系。
本发明还提供了一种卫星遥测数据自动监视和判断系统，包括：
模块M1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；
模块M2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；
模块M3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。
其中，常监视状态机用于无遥控指令下的卫星状态监视，指令状态机用于指令发送时的遥测状态监视。卫星遥测状态转换关系通过二维数组实现状态机的知识表示。
本发明中图2为本发明的卫星遥测状态图；根据模拟量和数字量的不同分别建立区间状态，和固定量状态，用于表示卫星遥测的状态信息。根据遥测的不同，可分为模拟量和数字量，模拟量是指数值连续变化的，每个遥测状态为一个阈值区间，例如：某遥测开机状态：[3.5,5]的区间；数字量是指不连续变化的整数值，用一个具体的整数据表示一个状态，如某单机的心跳信号0x55和0xAA表示分别表示该遥测的两个状态。
在卫星无遥控指令或者其他外部激励变化时，为每个遥测建立图3所示的遥测常监视状态机，明确遥测在无外部激励时的状态转换关系。该状态机表示：在无遥控指令时，起始状态－>状态1、起始状态－>状态1、状态1－>状态1、状态2－>状态2、报警状态－>状态1、报警－>状态2为合法转换，其余状态的转换为非法转换。
为每条遥控指令建立一个或多个相关遥测的状态机如图4、图5所示，表示在外界激励发生时，相关的遥测状态变化关系。该图表示当遥控指令k0001发送时，状态2－>状态1为合法转换，当遥控指令k0002发送时，状态1－>状态2为合法转换。
通过bool型二维数组进行状态机的知识表示，简化程序判断流程，提高判读效率，
Figure BDA0003151083170000061
a[0][1]＝1表示初始状态变为状态在1为允许，
a[255][1]＝1表示状态报警状态变为状态1为允许；
a[2][2]＝1表示状态2变为状态2为允许。
a[i][j]＝0表示从状态i，转换至状态j为不允许，a[i][j]＝1表示从状态i，转换至状态j为允许，示例如上述公式所示。
接收卫星遥测数据，对遥测数据进行解析，若此时无遥控指令或者其他外部激励变化，首先根据卫星状态阈值进行状态的判断，然后根据常监视状态机进行状态转换关系判断，给出卫星报警/正常的信息；若此时有遥控指令，在进行卫星状态阈值进行状态和常监视状态机进行状态转换关系判断的基础上还需进行遥控指令状态机判断，从而得出卫星状态是否正常的结论，具体判读流程如图6所示。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种卫星遥测数据自动监视和判读方法，其特征在于，根据遥测波道的阈值定义待监视遥测状态，并建立状态转换关系的状态机，对卫星遥测的状态及状态转换关系进行自动判断，监视卫星是否工作正常。
2.根据权利要求2所述的卫星遥测数据自动监视和判读方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；
步骤S2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；
步骤S3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。
3.根据权利要求2所述的卫星遥测数据自动监视和判读方法，其特征在于，所述步骤S1中的阈值判断为遥测解析后的遥测值，用遥测值与用户定义的遥测状态区间进行比对。
4.根据权利要求2所述的卫星遥测数据自动监视和判读方法，其特征在于，所述步骤S2中的遥测状态转换关系判断过程如下：上一遥测周期某遥测状态为i，本遥测周期遥测状态为j，根据用户定义的常监视状态机判断i－>j是否为允许状态，如果为允许，则表示状态转换正常，如果为不允许则给出状态转换报警标志1。
5.根据权利要求2所述的卫星遥测数据自动监视和判读方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S3.1：在遥控指令周期内先按照常监视状态机进行判断，如果符合常监视状态机返回正常；
步骤S3.2：如果不符合常监视状态机，再进行指令状态机判断，符合则返回正常，不符合返回指令状态转换报警标志2；
步骤S3.3：在遥控指令执行周期结束时，指令状态机没有执行，给出指令状态转换报警标志2。
6.根据权利要求2所述的卫星遥测数据自动监视和判断方法，其特征在于，所述步骤S3中遥测状态转换异常是指在有遥控指令的外部激励时卫星的遥测状态转换关系异常，而步骤S2中的遥测状态转换关系不正常是指在无遥控指令的外部激励时卫星遥测状态转换关系异常。
7.根据权利要求1所述的卫星遥测数据自动监视和判断方法，其特征在于，每个遥测波道定义一个常监视状态机，用于表示卫星无遥控指令时遥测波道的状态转换关系；每条遥控指令定义一个指令状态机集合，指令状态机集合中包含一个或多个遥测的状态机，用于表示卫星执行遥控指令时遥测的状态转换关系。
8.一种卫星遥测数据自动监视和判断系统，其特征在于，包括：
模块M1：在卫星遥测数据解析后，对卫星遥测进行阈值判断，判断卫星遥测波道状态，若卫星遥测波道不在所有状态的阈值范围内，卫星遥测给出报警状态0；
模块M2：当卫星无遥控指令时，根据常监视状态机判断卫星遥测状态转换关系是否正常，如果卫星遥测状态转换关系不正常，则给出报警状态1；
模块M3：当卫星执行遥控指令时，设置卫星执行周期，在指令执行周期内根据常监视状态机及指令状态机进行卫星遥测状态的联合判断，如果卫星遥测状态转换异常时，则给出指令报警状态2。
9.根据权利要求8所述的卫星遥测数据自动监视和判断系统，其特征在于，所述常监视状态机用于无遥控指令下的卫星状态监视，所述指令状态机用于指令发送时的遥测状态监视。
10.根据权利要求8所述的卫星遥测数据自动监视和判断系统，其特征在于，所述卫星遥测状态转换关系通过二维数组实现状态机的知识表示。
CN202110766757.1A 2021-07-07 2021-07-07 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统 Pending CN113630287A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110766757.1A CN113630287A (zh) 2021-07-07 2021-07-07 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110766757.1A CN113630287A (zh) 2021-07-07 2021-07-07 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113630287A true CN113630287A (zh) 2021-11-09

Family

ID=78379210

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110766757.1A Pending CN113630287A (zh) 2021-07-07 2021-07-07 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113630287A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115314138A (zh) * 2022-09-29 2022-11-08 北京航天驭星科技有限公司 一种卫星遥控发令方法及相关设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101158875A (zh) * 2007-11-16 2008-04-09 航天东方红卫星有限公司 一种卫星自动化测试平台及测试方法
CN103218451A (zh) * 2013-04-27 2013-07-24 北京空间飞行器总体设计部 一种航天器测试数据自动判读方法
CN105447518A (zh) * 2015-11-19 2016-03-30 航天东方红卫星有限公司 一种基于K-means遥测数据判读系统
CN109344085A (zh) * 2018-11-14 2019-02-15 上海微小卫星工程中心 一种分析卫星测试数据的方法和系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101158875A (zh) * 2007-11-16 2008-04-09 航天东方红卫星有限公司 一种卫星自动化测试平台及测试方法
CN103218451A (zh) * 2013-04-27 2013-07-24 北京空间飞行器总体设计部 一种航天器测试数据自动判读方法
CN105447518A (zh) * 2015-11-19 2016-03-30 航天东方红卫星有限公司 一种基于K-means遥测数据判读系统
CN109344085A (zh) * 2018-11-14 2019-02-15 上海微小卫星工程中心 一种分析卫星测试数据的方法和系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115314138A (zh) * 2022-09-29 2022-11-08 北京航天驭星科技有限公司 一种卫星遥控发令方法及相关设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhao Perspectives on nonstationary process monitoring in the era of industrial artificial intelligence
KR100266928B1 (ko) 병렬처리 정성추론시스템
CN109840157A (zh) 故障诊断的方法、装置、电子设备和存储介质
Guh Simultaneous process mean and variance monitoring using artificial neural networks
CN111563606A (zh) 一种设备预测性维护方法及装置
Chen et al. PCA and PLS monitoring approaches for fault detection of wastewater treatment process
Deb et al. Decentralized real-time monitoring and diagnosis
CN113630287A (zh) 卫星遥测数据自动监视和判读方法及其系统
CN108825482B (zh) 一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统
CN116611523B (zh) 涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统
CN113093695A (zh) 一种数据驱动的sdn控制器故障诊断系统
Noroozifar et al. Root cause analysis of process faults using alarm data
CN103425125B (zh) 基于连续状态的电气系统故障诊断方法
Yan et al. Research on automatic knowledge acquisition technology for software fault diagnosis
CN112149278A (zh) 基于多维状态参数的核电厂工况监视及异常诊断设计方法
CN114245895A (zh) 为至少两个日志文件生成一致表示的方法
CN113608910B (zh) 高实时性航天器自主保障故障定位平台
Lei et al. Application of distributed machine learning model in fault diagnosis of air preheater
KR102497585B1 (ko) 인공지능을 이용한 oht 이상감지 시스템
Montmain From diapason research program to its industrial application in nuclear fuel reprocessing
Cai et al. Maintenance management system based on Bayesian networks
Yu et al. A graphical method for multi-signal flow graph modeling and testability analysis based on visio control component
White Comparative analysis of embedded computer system requirements methods
Rui et al. PHM Verification and Validation of Aviation Equipment Based on System Engineering
Zhang et al. Performance assessment of fault classifier of chemical plant based on support vector machine

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211109