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时间:2019-11-26
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1、第35卷第3期2016年6月飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT&CTechnologyV01.35No.3June2016引用格式:刘帆,刘兵,陈军,等.一种基于时序形态的航天器动态模式提取方法[J].飞行器测控学报,2016,35(3):193—199.LiuFan,LiuBing,ChenJun,eta1.Amethodofspacecraftdynamicmodeextractionbasedontelemetrytimeseriesshapepattern[J].JournalofSpacecraftTT&CTechnology,2016,3
2、5(3):193—199.一种基于时序形态的航天器动态模式提取方法。刘帆1’2,刘兵2,陈军2,周映霞1,郭静2(1.航天器在轨故障诊断与维修重点实验室·西安·710043;2.西安卫星测控中心·西安·710043)摘要:针对航天器动态特性分析过程中遇到的建模过程复杂、处理速度较慢、分析结果不易进行直观解释等问题,通过借鉴符号化近似思想,提出了一种基于时序形态的航天器动态模式提取方法。该方法首先采用分段线性化算法获取一系列分割线段以近似表示遥测序列形态,然后使用系统聚类分析技术对分割线段进行分类,最后基于分类结果将遥测时间序列数据转化为蕴含形态信息的符号序列。验证结果表明
3、该方法简单、有效,所提取的动态模式符号序列不仅可体现遥测时序数据的显著变化,也可表征遥测序列的细微变化,可作为遥测序列识别与异常检测的依据。关键词:航天器;时间序列;动态模式;分段线性化;聚类分析;符号序列中图分类号:V557+.3;TP391.4文献标志码:A文章编号:1674—5620(2016)03—0193—07DOI:10.7642/j.issn.1674—5620.2016—03—0193—07AMethodofSpacecraftDynamicModeExtractionBasedonTelemetryTimeSeriesShapePatternLIUFan
4、l~,LIUBin92,CHENJun2,ZHOUYingxial,GUOJin92(1.KeyLaboratoryofSpacecraftIn-OrbitFaultDiagnosisandMaintenance,Xi’an710043;2.Xi’anSatelliteControlCenter,Xi’an710043)Abstract:Tosolveproblemssuchascomplexmodelingprocedure,lowprocessingrateandnointuitionalresultswhileanalyzingspacecraftdynamicch
5、aracteristics,amethodofspacecraftdynamicmodeextractionbasedontelem—etrytimeseriesshapepatternisproposedinthispaper.WithreferencetOthethoughtofSymbolicApproXimation(SAX)method,themethodfeaturesacquisitionofaseriesofsplitlinestOrepresenttelemetryshapepatternap—proximatelybyusingPiecewiseLin
6、earRepresentation(PLR)algorithmatfirst.Then,HierachicalClusterAnalysis(HCA)technologyisappliedtOclassifysplitlines.Finally,basedonclassificationresults,telemetrytimeseriesareconvertedtosymbolsequencecontainingshapepatterninformation.Testsshowthatthemethodproposedissimpleandeffective.Thesy
7、mbolsequenceextractedcanrepresentbothmarkedchangesandslightchangesoftimeseries,whichcanbeusedasabasisofseriesrecognitionandanomalydetection.Keywords:spacecraft;timeseries;dynamicmode;PiecewiseLinearRepresentation(PLR);clusteranalysis;symbolsequence0引言航天器在轨运行期间,地面管理人
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