[发明专利]一种基于朴素贝叶斯算法面向离散型数据的卫星故障诊断方法

摘要

一种基于朴素贝叶斯算法面向离散型数据的卫星故障诊断方法，属于卫星故障诊断技术领域。解决了现有的故障与非故障状态样本不平衡，致使卫星故障诊断准确率低，稳定性不高，故障分类效率低的问题。技术要点为卫星事件型状态监测数据的统计及预处理；事件特征的后验概率确定，并且根据事件特征的后验概率计算卫星每种状态的后验概率，将统计矩阵转化为概率矩阵；卫星状态的后验概率确定；故障的先验概率的确定；调整各故障类型的先验概率，至故障诊断方法的误检率与漏检率达到合理平衡；故障的后验概率确定，其中后验概率最大的故障类型则为该状态被诊断出的故障类型。本发明面向离散型数据，适用于卫星等复杂系统的故障诊断。

主权项

一种基于朴素贝叶斯算法面向离散型数据的卫星故障诊断方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：步骤一、卫星数据的统计及预处理，具体为：将卫星所提供的信息进行统计，构建每种故障类型与每个不同类型的事件特征出现次数的对应矩阵，用于建立故障诊断模型；步骤二、事件特征的后验概率确定，并且根据事件特征的后验概率计算卫星每种状态的后验概率，将步骤一中统计的出现次数矩阵转化为概率矩阵；步骤三、卫星状态的后验概率确定，利用全部类型的事件特征的后验概率的乘积确定卫星每个状态的后验概率；为避免出现0概率的情况，若出现训练集中未包括的事件特征，则用接近0的数值代替其后验概率；步骤四、故障的先验概率的确定，依据卫星状态监测数据中故障类型的分布估算各故障类型的先验概率；调整各故障类型的先验概率，至故障诊断方法的误检率与漏检率达到合理平衡；步骤五、故障的后验概率确定，根据贝叶斯定理，应用步骤三和步骤四中得出的状态的后验概率与故障的先验概率求得某一状态在不同故障类型中的后验概率，其中后验概率最大的故障类型则为该状态被诊断出的故障类型。