基于最小二乘支持向量机的卫星异常检测方法

被引：4

作者：

陈冰 ^{[1
]}

鲁刚 ^{[2
]}

房红征 ^{[3
,4
]}

艾力 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 海军工程大学电子工程学院

[2] 海军装备部

[3] 北京航天测控技术有限公司

[4] 北京市高速交通工具智能诊断与健康管理重点实验室

来源：

计算机测量与控制 | 2014年 / 22卷 / 03期

关键词：

异常检测; LS-SVM; 卫星;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2014.03.016

中图分类号：

V467 [航天器的维护与修理]; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

082503 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

异常检测技术在故障预测与健康状态管理(PHM)领域有着重要的作用,通过识别一个系统反常的运行状况,可监控卫星性能、检测故障、识别故障的根本起因,也可用于预测剩余使用寿命(RUL)以提高在轨卫星的安全性并减少其故障时间;提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的用于检测在轨卫星的异常状态的方法,该方法具有良好的学习、分类和概括能力,具体过程包括数据采集和预处理、特征提取、特征选择、异常检测等步骤;利用带有故障信息的卫星电源系统真实遥测数据来对提出的方法的可行性和性能进行验证,试验中选择LS-SVM的最佳参数(γ,σ)是(120,0.05),伴随着的交叉验证率是90.6%,验证结果证明了在卫星异常检测中应用基于最小二乘支持向量机检测方法的有效性。

引用

页码：690 / 692+696 +696

页数：4

共 11 条

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