[发明专利]基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台

说明书

本发明公开一种基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台及其实现方法。所述基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台支持多任务多目标管理，基于门限和规则进行实时在线推理，主要包括五个部分，分别为：专家知识库配置，支持门限规则和专家规则的二次拓展；图形化异常监视，以图形块的形式进行遥测数据异常状态监视；列表异常监视，以列表形式进行遥测数据状态实时监视；历史异常总览，负责记录航天器历史异常信息；权限管理，独立于异常监视功能，用于实现平台的分级使用。本发明采用XML描述任务与目标信息，提供统一信息描述接口，可拓展性强；通过搭建Redis集群，实现了毫秒级的实时在线推理；采用B/S架构，适用于不同的操作系统(Windows、Linux)，可移植性强。

技术领域

本发明涉及航天器遥测数据异常检测平台，具体涉及一种基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台。

背景技术

现代航天器系统功能复杂度的不断提升，导致了航天器发生故障的频率也逐年增加。与地面上的工业设备不同，在轨运行的航天器一旦发生故障，很难及时有效的进行故障判断与维修。因此，实时监测在轨航天器的运行状态，及时发现微小异常，遏制航天器重大故障的发生，已成为航天器健康管理领域的研究热点。

对于在轨运行的航天器，其关键部件上会设置大量的星上传感器，航天器的状态检测系统会将传感器数据进行编码并通过遥测系统下传至地面的飞行控制中心。通过实时监视遥测数据的状态，可以实现对在轨航天器健康状态的实时评估，达到预防故障和复盘故障的目的。

目前，国外关于航天器遥测数据异常检测问题的研究领先于我国。美国航空航天局埃姆斯研究中心自创了Orc、IMS等基于数据挖掘的异常检测工具，并对该方法进行升级，开了软件AMISS，以及后续的迭代版本MILD。日本东京大学封装了异常检测工具ADAMS，可对航天器遥测数据进行多维异常检测。欧洲太空局与欧洲空间控制中心也开发了异常检测系统ARES，该系统支持对离线的遥测数据进行分析。国内在这一领域的研究起步较晚，但近年来也做了大量相关研究，包括BP神经网络、相关性分析、动态变化门限、基于门控循环单元的变分自编码器等算法。

综上所述，国内虽然也开展了相关研究，但大多停留在理论阶段，应用于工程实际的在轨航天器海量遥测数据异常监视的系统较少。由于航天器结构复杂度高，每日下传遥测数据已达到PB级，如何实现海量遥测数据的实时异常监视已成为在轨航天器运行状态评估的难题。这个难题主要体现在三个方面：首先，诊断规则的设计，是进行遥测数据异常判读的前提，进而才能实现对在轨航天器健康状态的监视。其次，实时性的保证，面对海量级的遥测参数，如何保证诊断推理速度与遥测数据下传频率之间的平衡，是避免数据过量累计，实现遥测数据实时异常监视的关键。最后，丰富友好的工程化异常监视平台设计，提供支持海量遥测数据动态异常监视的人机交互界面，能够辅助运维人员更快速地定位异常，并作出决策。

针对上述难题，本发明提供一种基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台。该平台提供在线诊断规则配置功能，专家可以在线进行诊断规则的设计，并支持规则语法检查；采用主-从复制模式搭建Redis集群，将海量遥测数据读写分离，保证诊断推理的实时性；诊断工程化需求，设计了图形化、列表、三维模型等多种形式的遥测数据实时监视界面，可辅助运维人员更好地监视航天器在轨状态。

发明内容

本发明为了解决在轨航天器运行状态监视的需求，提供一种基于Redis集群的海量遥测数据异常监视平台，集诊断规则配置、在线推理、异常实时监测于一体。