朱丽莎 姜 斌 程月华 陆宁云

1.南京航空航天大学自动化学院，南京 210016 2.南京航空航天大学航天学院, 南京 210016



一种卫星遥测参数动态ARMA建模方法*

朱丽莎1姜 斌1程月华2陆宁云1

1.南京航空航天大学自动化学院，南京 210016 2.南京航空航天大学航天学院, 南京 210016

针对部分卫星遥测参数序列在长时间演变中其底层数据生成机制与相互关系存在变化的情况，对传统自回归移动平均(ARMA)模型进行改进，提出一种动态ARMA建模方法。该方法根据预测误差来衡量模型对后续数据的“适合度”，并根据适合度对序列进行分割。在序列分割的基础上，不断更新模型，从而实现动态ARMA建模。最后，利用“天巡一号”(TX-1)卫星遥测数据进行验证，结果表明该方法能有效分割序列，提高建模与预测精度。 关键词 时间序列分割；自回归移动平均；建模；遥测数据

卫星在轨运行时，各系统的监测参数通过测控操作下达地面站，形成大量遥测数据。遥测参数预测是状态预测的前提，而状态预测是判断卫星运行是否正常的重要依据，也是可靠性评估、故障预警与预防等研究的重要前提。如何实现卫星遥测参数的精确预测是航天器故障预测与健康管理的核心技术之一[1-5]。

目前，航天器预测领域已有一些研究，预测区间技术、神经网络、支持向量机、ARMA模型和灰色模型等多种方法都有应用[6-23]。文献[8]利用超1000小时的陀螺仪监测数据，拟合得到一个线性高阶多项式方程来预测性能趋势。文献[9]将预测区间技术用于遥测数据趋势预测。……