一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法技術(shù)方案
本發(fā)明專利技術(shù)涉及衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法;通過數(shù)據(jù)挖掘模塊獲取衛(wèi)星的載荷數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行管理和規(guī)范化,將生成的數(shù)據(jù)倉庫上傳至載荷數(shù)據(jù)故障知識庫,將實時載荷數(shù)據(jù)上傳至有效載荷故障檢測模塊;載荷數(shù)據(jù)故障知識庫通過大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù),將數(shù)據(jù)倉庫的載荷參數(shù)的變化數(shù)據(jù)進行分析,建立故障樣本集、故障模型和故障類型;有效載荷故障檢測模塊獲取實時載荷數(shù)據(jù),并對其進行故障分析,最后將分析參數(shù)導入故障模型和故障類型中進行匹配,最后輸出結(jié)果,供工作人員實時獲取衛(wèi)星健康信息,減少人工勞動強度。減少人工勞動強度。減少人工勞動強度。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法
[0001]本專利技術(shù)涉及衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)管理
,尤其涉及一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
[0002]目前,我國的航天事業(yè)發(fā)展迅速,衛(wèi)星的任務(wù)越來越復(fù)雜化,衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)極速增加,進而獲取的衛(wèi)星參數(shù)眾多,但是,目前的衛(wèi)星星務(wù)系統(tǒng)無法高效的滿足日常需求。
[0003]載荷參數(shù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)是故障檢測、健康分析與預(yù)測技術(shù)的基礎(chǔ),在衛(wèi)星的有效載荷健康管理方面,現(xiàn)有的系統(tǒng)處理存在效率不高,數(shù)據(jù)判讀準確性不大,以及模型構(gòu)建不合理等諸多問題,導致目前很多情況下都是由人工根據(jù)經(jīng)驗判斷數(shù)值的準確性,極大地浪費了人力。
技術(shù)實現(xiàn)思路
[0004]本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的衛(wèi)星的有效載荷健康管理方面,系統(tǒng)處理存在諸多問題,導致目前很多情況下都是由人工根據(jù)經(jīng)驗判斷數(shù)值的準確性,極大地浪費了人力的技術(shù)問題。
[0005]為實現(xiàn)上述目的,本專利技術(shù)采用的一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)挖掘模塊、載荷數(shù)據(jù)故障知識庫和有效載荷故障檢測模塊;
[0006]所述數(shù)據(jù)挖掘模塊與所述有效載荷故障檢測模塊連接,所述載荷數(shù)據(jù)故障知識庫分別與所述數(shù)據(jù)挖掘模塊和所述有效載荷故障檢測模塊連接;
[0007]所述數(shù)據(jù)挖掘模塊,用于獲取載荷數(shù)據(jù),并將所述載荷數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)管理和規(guī)范化,獲得重組數(shù)據(jù),并將所述重組數(shù)據(jù)上傳至所述有效載荷故障檢測模塊,以及根據(jù)所述...
【技術(shù)保護點】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng),其特征在于,包括數(shù)據(jù)挖掘模塊、載荷數(shù)據(jù)故障知識庫和有效載荷故障檢測模塊;所述數(shù)據(jù)挖掘模塊與所述有效載荷故障檢測模塊連接,所述載荷數(shù)據(jù)故障知識庫分別與所述數(shù)據(jù)挖掘模塊和所述有效載荷故障檢測模塊連接;所述數(shù)據(jù)挖掘模塊,用于獲取載荷數(shù)據(jù),并將所述載荷數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)管理和規(guī)范化,獲得重組數(shù)據(jù),并將所述重組數(shù)據(jù)上傳至所述有效載荷故障檢測模塊,以及根據(jù)所述重組數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)倉庫,并將所述數(shù)據(jù)倉庫上傳至所述載荷故障知識庫;所述載荷故障數(shù)據(jù)知識庫,用于獲取所述數(shù)據(jù)倉庫,并根據(jù)某一特定狀態(tài)或特定時間區(qū)間或非人為事件內(nèi),對所述數(shù)據(jù)倉庫中的載荷參數(shù)的變化趨勢進行分析,建立故障樣本集、故障模型和故障類型;所述有效載荷故障檢測模塊,用于獲取所述重組數(shù)據(jù),并將所述重組數(shù)據(jù)進行故障分析,獲取設(shè)置參數(shù),最后根據(jù)所述設(shè)置參數(shù)在所述故障模型和所述故障類型中進行匹配,并輸出結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)挖掘模塊包括數(shù)據(jù)解析單元和標準化單元,所述標準化單元與所述數(shù)據(jù)解析單元連接;所述數(shù)據(jù)解析單元,用于獲取所述載荷數(shù)據(jù),并將二進制的所述載荷數(shù)據(jù)翻譯為標準格式的載荷分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),以及將所述載荷分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上傳至所述標準化單元;所述標準化單元,用于對已有的所述載荷分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行格式標準化處理,獲得標準載荷分析數(shù)據(jù)。3.如權(quán)利要求2所述的基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)挖掘模塊還包括數(shù)據(jù)清洗單元和數(shù)據(jù)預(yù)處理單元,所述數(shù)據(jù)清洗單元與所述標準化單元連接,所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元與所述數(shù)據(jù)清洗單元連接,所述預(yù)處理單元還與所述載荷數(shù)據(jù)故障知識庫和所述有效載荷故障檢測模塊連接;所述數(shù)據(jù)清洗單元,用于去掉所述標準載荷分析數(shù)據(jù)的重復(fù)行列,并填充缺值和時標對齊,獲得清洗載荷分析數(shù)據(jù);所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元,用于將所述清洗載...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員:李達,
申請(專利權(quán))人:重慶悅君和信科技有限公司,
類型:發(fā)明
國別省市:
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網(wǎng)址: 一種基于深度學習的衛(wèi)星健康數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)及方法技術(shù)方案 http://m.u1s5d6.cn/newsview859568.html
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