时间序列模型在卫星异常检测中的应用研究

摘要：

随着国内航天事业的迅猛发展,在轨卫星数量不断增多.以中科院空间科学先导专项为例,自2015年12月暗物质粒子探测卫星发射以来,先后有实践十号返回式科学卫星、量子科学实验卫星以及硬X射线调制望远镜卫星成功发射,未来还会有中法天文卫星、太阳风-磁层相互作用全景成像卫星等一系列的卫星任务,而卫星异常检测是保证卫星正常在轨运行的基础.文中利用卫星遥测参数的时间特性,以暗物质粒子探测卫星和量子科学实验卫星在轨运行一年多的时间里所产生的卫星遥测数据为基础,结合中科院空间科学先导专项实际空间科学卫星运控任务背景,对卫星有效载荷的异常检测进行实验研究,提出了一种基于时间序列模型的卫星有效载荷异常检测方法,并利用自回归滑动平均(AMRA)算法进行实验验证,挖掘卫星历史遥测数据和历史异常信息的关系,得到了较好的验证结果,为空间科学卫星健康有效的在轨运行提供了一定的支撑和辅助决策作用.

关键词：卫星遥测参数、时间序列模型、卫星异常检测、ARMA算法、卫星故障预测

所属期刊栏目：28

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：中科院A类先导专项空间科学先导专项XDA04080201

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：122-126