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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