一种基于时频特征的铷钟异常诊断方法与流程

[0001]
本发明属于卫星导航领域，具体涉及一种基于时频特征的铷钟异常诊断方法。


背景技术：

[0002]
铷原子钟具有体积小、质量小、功耗小、价格低等特点，广泛应用于航天器的守时授时，是北斗导航卫星有效载荷的精密时钟源，其稳定性对导航定位精度有重要影响。在北斗导航卫星系统中，星载铷钟作为导航信号生成和系统测距的星上时间基准，为导航系统提供精确、稳定的频率源，是导航卫星有效载荷的核心部件，其性能和工作状态直接决定了用户的导航定位精度。因此，需要保证铷钟的稳定运行，对可能出现的故障进行预测，并依据故障征兆进行及时的冗余切换，保障系统连续、稳定的运行。
[0003]
现有技术中，通过实时分析遥测数据实现对铷钟异常的监测。但是，卫星遥测参数数据量极大，采用常规的数据处理方法效果较差；同时，与星上铷钟相关的遥测参数大多呈平稳变化，难以直接从原始数据中观察到故障先兆信息，对异常诊断提出了更高的要求。


技术实现要素：

[0004]
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本发明提供了一种基于时频特征的铷钟异常诊断方法，在每个周期时间内，通过统计的正态时频特征信息对提取的遥测铷钟信号在时域和频域下的典型特征值进行趋势分析，从而检测铷钟运行状况，准确检测和识别铷钟异常。
[0005]
为了实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：
[0006]
本发明实施例提供了一种基于时频特征的铷钟异常诊断方法，所述铷钟异常诊断方法包括如下步骤：
[0007]
步骤s1，提取遥测铷钟信号在时域和频域下的典型特征值；
[0008]
步骤s2，分析周期内所提取的典型特征值的变化趋势；
[0009]
步骤s3，根据正常状况下的时频特征值确定特征值阈值范围；
[0010]
步骤s4，在所述特征值阈值范围内，分析时域特征值和频域特征值的变化趋势，并根据变化趋势，分析铷钟是否存在异常。
[0011]
上述方案中，所述遥测铷钟信号，为一个周期内的信号，所提取的特征值，是周期内的信号时频特征值。
[0012]
上述方案中，所述时域的典型特征值，采用固定时间窗内的均值m、标准差s和极值p，计算公式如下：
[0013][0014]
[0015][0016]
式(1)至(3)中，n为固定时间窗内的采样点数，a
i
为第i个遥测点的数值，m、s和p分别为固定时间窗内遥测值的均值、标准差和极值。
[0017]
上述方案中，所述频域的典型特征值，采用频谱x(k)和功率谱p(w)，计算公式如下：
[0018][0019][0020]
式(4)和(5)中，n为固定时间窗内的采样点数，a
i
为第i个遥测点的数值，t为固定时间窗的长度；f
t
(w)是遥测铷钟信号的傅里叶变换。
[0021]
上述方案中，所述固定时间窗为遥测铷钟信号的一个周期。
[0022]
上述方案中，所述步骤s4，进一步包括：
[0023]
步骤s41，当特征值的变化在阈值范围内时，判定为铷钟正常；
[0024]
步骤s42，当特征值的变化超出统计阈值范围并保持增长时，判定为铷钟发生故障；
[0025]
步骤s43，当特征值的变化超出统计阈值范围，但在设定时间内回落到正常区间，判定为铷钟受到噪声干扰产生短暂异常扰动；
[0026]
步骤s44，当特征值的变化超出统计阈值范围且长时间保持稳定，判定为铷钟的性能产生异常。
[0027]
本发明具有如下有益效果：
[0028]
本发明实施例所提供的基于时频特征的铷钟异常诊断方法，通过提取遥测铷钟信号的时域和频域典型特征，同时统计正常情况下时频特征的阈值区间，以阈值区间为基础分析所提取的时频特征值的变化趋势，基于时域和频域特征分析的结果实现对铷钟异常的检测和识别，从而准确地检测和识别遥测铷钟异常，对星上铷钟工作状态做出智能评估，为地面控制中心决策提供数据支撑，提升其对在轨导航卫星有效载荷关键部件的长期管理能力。本发明采用流式数据时间窗口分析的方法，精准识别铷钟信号每个时间周期内的各种特征值(包括时域、频域等)，总结凝练出表征铷钟异常的敏感关键特征，成功实现了导航卫星铷钟信号异常的精准检测。
附图说明
[0029]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0030]
图1为本发明实施方式提供的基于时频特征的铷钟异常诊断方法流程图；
[0031]
图2为本发明实施方式中遥测铷钟正确情况下时频特征变化示意图；
[0032]
图3为本发明实施方式中遥测铷钟发生故障时的时频特征变化示意图；
[0033]
图4为本发明实施方式中遥测铷钟受噪声干扰产生短暂异常扰动时的时频特征变化示意图；
[0034]
图5为本发明实施方式中遥测铷钟性能产生异常时的时频特征变化示意图。
具体实施方式
[0035]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
[0036]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0037]
本发明实施方式提供的基于时频特征分析的遥测铷钟异常的检测和识别方法，通过提取遥测铷钟信号的时域和频域典型特征，并基于时域和频域特征分析的结果实现对铷钟异常的检测和识别。采用该方法对遥测铷钟异常进行检测和识别时，首先提取遥测铷钟信号在时域和频域下的典型特征值；然后基于正态分布情况下统计的时频特征信息对特征值的变化趋势进行分析；最后根据分析结果对遥测铷钟信号异常进行检测和识别。当特征值的变化超出统计阈值并保持增长时，认为遥测铷钟发生故障；当特征值的变化超出统计阈值范围，但在设定时间内回落到正常区间，则认为遥测铷钟受到噪声干扰产生短暂异常扰动；当特征值的变化超出统计阈值范围且长时间保持稳定，则认为遥测铷钟的性能产生异常。本发明通过对每个周期时间内的遥测铷钟信号时域和频域特征的分析来实现遥测铷钟异常的检测和识别，能够准确的检测和识别遥测铷钟异常，具有更好的处理效果。
[0038]
图1示出了本发明实施方式提供的基于时频特征的铷钟异常诊断方法流程图。如图1所示，所述遥测铷钟异常诊断方法，包括如下步骤：
[0039]
步骤s1，提取遥测铷钟信号在时域和频域下的典型特征值。
[0040]
本步骤中，所述遥测铷钟信号，为一个周期内的信号，所提取的特征值，是周期内的信号时频特征值。
[0041]
如上所述，时域的典型特征值，采用固定时间窗内的均值m、标准差s和极值p，计算公式如下：
[0042][0043][0044][0045]
式(1)至(3)中，n为固定时间窗内的采样点数，a
i
为第i个遥测点的遥测铷钟信号，m、s和p分别为固定时间窗内遥测值的均值、标准差和极值。
[0046]
优选地，所述固定时间窗，是遥测铷钟信号的一个周期。
[0047]
对于频域的典型特征值，采用频谱x(k)和功率谱p(w)，计算公式如下：
[0048][0049][0050]
式(4)和(5)中，x(k)为频谱；p(w)为功率谱；t为固定时间窗的长度或周期；f
t
(w)是遥测铷钟信号的傅里叶变换。
[0051]
步骤s2，分析周期内所提取的典型特征值的变化趋势。
[0052]
本步骤是对典型特征值的预处理，在固定时间窗内对采样点进行特征值提取，分析时域特征值和频域特征值的变化趋势。
[0053]
步骤s3，根据正常状况下的时频特征值确定特征值阈值范围。
[0054]
表1列出了正常状况下统计的时域特征值在某固定时间窗内的阈值范围示例；表2列出了正常状况下统计的频域特征值频谱在某固定时间窗内的阈值范围示例；表3列出了正常状况下统计的频域特征值功率谱在某固定时间窗内的阈值范围示例。如表1所示，所述阈值范围为下限与上限之间的范围；如表2至表3所示，所述阈值范围为所述参考幅值的预定比例范围内，例如，
±
30％以内。
[0055]
表1
[0056]
时域特征标识统计阈值下限统计阈值上限均值2.152.17标准差0.30.4极值2.02.23
[0057]
表2
[0058]
频谱特征标识频率(hz)参考幅值峰值12.1795989537925024e-060.001000408024036487峰值24.577157802964255e-050.0006659986884322961峰值30.000135135135135135140.0006145236881082845峰值44.359197907585005e-060.00061020412697786
[0059]
表3
[0060]
功率谱特征标识频率(hz)参考幅值最大值5.2787162162162165e-050.057454605036568254最小值0.0135135135135135140.02804835346747369平均值
--
0.05594276404659922
[0061]
步骤s4，在所述特征值阈值范围内，分析时域特征值和频域特征值的变化趋势，并根据变化趋势，分析铷钟是否存在异常。本步骤根据时频特征值的四种变化情况对铷钟的四种状态进行逐一判定，通过对卫星下传数据的实时判读，及时发现异常状况，最终实现对铷钟状态的监控。
[0062]
如上所述，所述步骤s4，进一步包括：
[0063]
步骤s41，当所有特征值的变化在阈值范围内时，判定为铷钟正常。如图2所示。
[0064]
步骤s42，当任一特征值的变化超出统计阈值范围并保持增长时，判定为铷钟发生故障。如图3所示。
[0065]
步骤s43，当任一特征值的变化超出统计阈值范围，但在设定时间内回落到正常区间，判定为铷钟受到噪声干扰产生短暂异常扰动。如图4所示。
[0066]
步骤s44，当任一特征值的变化超出统计阈值范围且长时间保持稳定，判定为铷钟的性能产生异常。如图5所示。
[0067]
由以上技术方案可以看出，本发明实施方式所提供的基于时频特征的铷钟异常诊断方法，通过提取遥测铷钟信号的时域和频域典型特征，同时统计正常情况下时频特征的阈值区间，以阈值区间为基础分析所提取的时频特征值的变化趋势，并对异常趋势进行智能研判，从而快速准确地检测和识别遥测铷钟异常，实践表明本发明具有更好的处理效果。
[0068]
以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。