[发明专利]基于人工智能的在轨飞行器自组网故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 201811387631.8 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109547248A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 章跃跃;石云墀;武文权;谢晔;高磊 | 申请（专利权）人： | 上海航天测控通信研究所 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;H04B17/309;H04B17/327;H04B17/336;G06K9/62;G06F16/2455 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200080 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于人工智能的在轨飞行器自组网故障诊断方法和装置，诊断方法包括步骤S1：采集关键性能指标的原始信息向量；S2：归一化预处理；S3：对归一化预处理后的信息向量与关键性能指标数据库中的关键性能指标记录进行匹配决策，针对表征未知关键性能指标的所述信息向量，依次进行无监督聚类和标签设定，生成新的关键性能指标记录并存入关键性能指标数据库；S4：根据所述信息向量所对应的关键性指标记录确定网络故障状态诊断结果。本发明可以解决现有技术中飞行器网络故障难以自主诊断的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 关键性能指标 信息向量 归一化预处理 人工智能 故障诊断 自组网 飞行器 记录 数据库 状态诊断结果 方法和装置 飞行器网络 关键性指标 诊断 标签设定 网络故障 原始信息 无监督 聚类 向量 匹配 采集 决策 | ||
【主权项】：
1.基于人工智能的在轨飞行器自组网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集关键性能指标的原始信息向量；S2：对所述原始信息向量进行归一化预处理；S3：对归一化预处理后的信息向量与关键性能指标数据库中的关键性能指标记录进行匹配决策，以判断所述信息向量表征的是已知关键性能指标还是未知关键性能指标，若所述信息向量表征的是未知关键性能指标，则对所述信息向量依次进行无监督聚类和标签设定，生成新的关键性能指标记录并存入关键性能指标数据库；S4：根据所述信息向量所对应的关键性指标记录确定网络故障状态诊断结果。
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