Den senaste utvecklingen inom data mining teknik för anomali upptäckt gör det möjligt att använda den mängd tillgängliga arkiverade rymdfarkoster systemdata för att producera avancerade system hälsa övervakning applikationer. Dessa "datadrivna" tillämpningar kan karakterisera och övervaka interaktioner mellan flera parametrar och kan komplettera befintlig praxis för att ge värdefullt beslutsstöd till uppdragsledare. Datadrivna programvaruverktyg, inklusive Orca och det induktiva övervakningssystemet (IMS), har framgångsrikt tillämpats på uppdragsverksamhet för både rymdfärjan och den internationella rymdstationen. Orca använder en närmaste granne för att söka efter ovanliga datapunkter i multivariata datamängder genom att beräkna avståndet för varje datapunkt från angränsande punkter. IMS-verktyget använder en data mining teknik som kallas klusterering för att analysera arkiverade rymdfarkoster data och karakterisera nominella interaktioner mellan valda parametrar. Denna karakterisering, eller modell, jämförs med realtid eller arkiverade systemdata för att upptäcka utanför nominellt beteende. Förstärka traditionell mission kontroll programvara med avancerade övervakningsverktyg, såsom Orca och IMS, kan ge regulatorer med större insikt i hälsa och prestanda i rymdsystemen under deras bevakning. Vi kommer att beskriva hur sådana tekniker har tillämpats på NASA:s uppdragskontrollverksamhet och diskutera planer för framtida program för hälsoövervakning av uppdragskontrollsystemet.
ORCA är ett datautvinningsverktyg som söker efter ovanliga datapunkter, eller avvikande, i multivariata datamängder genom att beräkna avståndet för varje datapunkt från angränsande punkter, medan IMS-verktyget använder klusterteknik för att generera en kunskapsbas om normal drift för hälsoövervakning REF.
Data Mining Applications for Space Mission Operations System Health Monitoring
{'venue': 'SpaceOps 2008 Conference', 'journal': 'SpaceOps 2008 Conference', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}