Spacecraft state-of-health (SOH) analys består vanligtvis av gränskontroll för att jämföra inkommande mätvärden mot deras förutbestämda gränser. Även om detta är användbart, kräver detta tillvägagångssätt betydande teknisk insikt tillsammans med förmågan att utveckla gränsvärden över tid när komponenter bryts ned och deras driftsmiljö förändras. Dessutom, det misslyckas med att ta hänsyn till effekterna av measurand kombinationer, eftersom flera värden tillsammans kan innebära ett överhängande problem. En mer kraftfull strategi är att tillämpa data mining tekniker för att avslöja dolda trender och mönster samt interaktioner mellan grupper av measurands. I ett internt forsknings- och utvecklingsarbete utforskade mjukvaruingenjörer på Sandia National Laboratories olika sätt att minera SOH-data från en fjärranalysfarkost. Eftersom vår rymdfarkost använder varierande provfrekvenser och paketerad telemetri för att överföra värden för 30.000 mätare över 700 unika paket-ID, våra data kännetecknas av en stor skillnad i tid och värde par. Vi diskuterar hur vi sammanfattade och anpassade dessa data för att effektivt appliceras på datagruvalgoritmer. Vi tillämpar övervakad inlärning inklusive beslut träd och huvudkomponent analys och oövervakad lärande inklusive kmeaner och ortogonal partitioning kluster och en klass stöd vektor maskin till fyra olika rymdfarkoster SOH scenarier efter data förbehandling steg. Våra experimentresultat visar att datautvinning är en mycket bra lågkostnads- och höglönestrategi för SOH-analys och ger ett utmärkt sätt att utnyttja stora mängder tidsseriedata bland grupper av mätmetoder i olika scenarier. Våra scenarier visar att de övervakade fallen var särskilt användbara för att identifiera viktiga bidragsgivare till avvikande händelser, och de oövervakade fallen var väl lämpade för automatiserad analys av systemet som helhet. De utvecklade underliggande modellerna kan uppdateras med tiden för att på ett korrekt sätt representera en föränderlig verksamhetsmiljö och slutligen för att förlänga uppdragets livslängd för våra värdefulla rymdtillgångar. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Steve Lindsay m.fl. REF tillämpar flera övervakade metoder för lärande och oövervakade metoder på fyra olika scenarier för rymdfarkosters hälsotillstånd (SOH) efter förbehandlingssteget för data. Men lösning av avvikelser i realtid är fortfarande ett potentiellt forskningsområde att undersöka.
Spacecraft State-of-health (SOH) Analysis via Data Mining.
{'venue': 'SpaceOps 2014 Conference', 'journal': 'SpaceOps 2014 Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}