【技術實現步驟摘要】
本公開涉及衛星故障診斷，尤其涉及一種衛星動量輪的異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、動量輪是衛星的常用姿態控制執行機構，對保證衛星姿態起著至關重要的作用。動量輪的轉速、控制電壓、馬達電流等多維遙測值不僅反映了自身工作情況與工作狀態，也包含了動量輪的性能、壽命與可靠性信息。當與衛星動量輪相關的多維遙測值出現異常，表示動量輪可能出現結構老化或其他故障現象，因此，可以基于多維遙測值對動量輪工作狀態與健康狀況進行檢測與預警。
2、相關技術中主要以專家知識方法為主，衛星動量輪相關領域專家根據經驗，對動量輪轉速、馬達電流、控制電壓、摩擦力矩、軸溫、殼溫、驅動線路殼溫等設置不同的報警門限，形成故障樹。如當軸溫連續5小時超出40℃則進行軸溫報警。
3、但根據專家經驗對不同的遙測值設置不同的預警策略，效率低、可靠性不高且可遷移性較差。
技術實現思路
1、本公開提供了一種衛星動量輪的異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質；能夠提取衛星動量輪的序列遙測數據中的形狀特征，降低計算復雜度、提升預測準確率的同時，通過均值采樣保留了序列遙測數據的關鍵特征。
2、本公開的技術方案是這樣實現的：
3、第一方面，本公開提供了一種衛星動量輪的異常檢測方法，該方法包括：
4、獲取動量輪健康模型的輸入數據，輸入數據包括：衛星動量輪的第一時段的時序遙測數據和掩碼時序數據，掩碼時序數據中第二時段的時序數據為掩碼，第二時段為第一時段之后的預設長度的時
5、第二方面，本公開提供了一種衛星動量輪的異常檢測裝置，該裝置包括：獲取部分，輸入輸出部分，特征提取部分和確定部分；獲取部分，被配置為獲取動量輪健康模型的輸入數據，輸入數據包括：衛星動量輪的第一時段的時序遙測數據和掩碼時序數據，掩碼時序數據中第二時段的時序數據為掩碼，第二時段為第一時段之后的預設長度的時段；輸入輸出部分，被配置為將第一時段的時序遙測數據輸入動量輪健康模型，通過動量輪健康模型包括的多頭稀疏自注意力層對輸入數據進行均值采樣，得到采樣后的輸入數據；特征提取部分，被配置為基于采樣后的輸入數據，通過動態時間規整算法提取輸入數據的波形特征，得到注意力權重矩陣；輸入輸出部分，還被配置為根據注意力權重矩陣和輸入數據，得到輸出的第二時段的預測數據；確定部分，被配置為根據第二時段的預測數據和采集的衛星動量輪的第二時段的遙測數據，確定衛星動量輪是否異常。
6、第三方面，本公開提供了一種電子設備，該電子設備包括處理器、存儲器及存儲在該存儲器上并可在該處理器上運行的程序或指令，該程序或指令被該處理器執行時實現如第一方面所述的衛星動量輪的異常檢測方法的步驟。
7、第四方面，本公開提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲程序或指令，該程序或指令被處理器執行時實現如第一方面所述的衛星動量輪的異常檢測方法的步驟。
8、第五方面，本公開提供了一種計算機程序產品，其中，該計算機程序產品包括計算機程序或指令，當該計算機程序產品在處理器上運行時，使得處理器執行該計算機程序或指令，實現如第一方面所述的衛星動量輪的異常檢測方法的步驟。
9、第六方面，本公開提供了一種芯片，該芯片包括處理器和通信接口，該通信接口和該處理器耦合，該處理器用于運行程序或指令，實現如第一方面所述的衛星動量輪的異常檢測方法。
10、本公開提供了一種衛星動量輪的異常檢測方法，該方法包括：獲取動量輪健康模型的輸入數據，輸入數據包括：衛星動量輪的第一時段的時序遙測數據和掩碼時序數據，掩碼時序數據中第二時段的時序數據為掩碼，第二時段為第一時段之后的預設長度的時段；將第一時段的時序遙測數據輸入動量輪健康模型，通過動量輪健康模型包括的多頭稀疏自注意力層對輸入數據進行均值采樣，得到采樣后的輸入數據；基于采樣后的輸入數據，通過動態時間規整算法提取輸入數據的波形特征，得到注意力權重矩陣；根據注意力權重矩陣和輸入數據，得到輸出的第二時段的預測數據；根據第二時段的預測數據和采集的衛星動量輪的第二時段的遙測數據，確定衛星動量輪是否異常。相較于informer模型的隨機采樣易丟失關鍵特征，本公開中，通過均值采樣的方式確保輸入數據均有貢獻，避免了關鍵特征的丟失的同時降低了計算維度，此外，通過動態時間規整算法可以提取輸入數據的波形特征，確保了最終的特征表達包含了更多的信息，從而提升了模型預測的準確性。
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1.一種衛星動量輪的異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述動量輪健康模型包括：編碼器和解碼器，所述多頭稀疏自注意力層包括編碼器中的明碼多頭稀疏自注意力層和解碼器中的掩碼多頭稀疏自注意力層，所述解碼器還包括多頭自注意力層；所述明碼多頭稀疏自注意力層的輸入數據為所述第一時段的時序遙測數據，所述掩碼多頭稀疏自注意力層的輸入數據為所述掩碼時序數據；
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述多頭稀疏自注意力層用于對輸入數據進行線性變化，得到輸入數據對應的初始鍵矩陣，初始查詢矩陣和初始值矩陣后，執行下述步驟S1；
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取動量輪健康模型的輸入數據，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據衛星時間規則，對所述初始輸入數據的時間索引進行編碼，得到所述輸入數據的位置編碼，包括：
6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二時段的預測數據和采集的衛星動量輪的第二時段的遙測數據，確定衛星動量輪是否異常，包
7.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二時段的預測數據和采集的衛星動量輪的第二時段的遙測數據，確定衛星動量輪是否異常，包括：
8.一種衛星動量輪的異常檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取部分，輸入輸出部分，特征提取部分和確定部分；
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器，存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序或指令，所述程序或指令被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的衛星動量輪的異常檢測方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲程序或指令，所述程序或指令被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的衛星動量輪的異常檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種衛星動量輪的異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述動量輪健康模型包括：編碼器和解碼器，所述多頭稀疏自注意力層包括編碼器中的明碼多頭稀疏自注意力層和解碼器中的掩碼多頭稀疏自注意力層，所述解碼器還包括多頭自注意力層；所述明碼多頭稀疏自注意力層的輸入數據為所述第一時段的時序遙測數據，所述掩碼多頭稀疏自注意力層的輸入數據為所述掩碼時序數據；
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述多頭稀疏自注意力層用于對輸入數據進行線性變化，得到輸入數據對應的初始鍵矩陣，初始查詢矩陣和初始值矩陣后，執行下述步驟s1；
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取動量輪健康模型的輸入數據，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據衛星時間規則，對所述初始輸入數據的時間索引進行編碼，得到所述輸入數據的位置編碼，包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：邱實，高一鳴，劉明，陳雪芹，
申請(專利權)人：哈爾濱工業大學，
類型：發明
國別省市：
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