基于决策树的卫星故障诊断知识挖掘方法

针对目前卫星在轨故障诊断后验证知识获取困难,随着卫星在轨运行功能或性能退化导致门限诊断精度下降的问题,本文深入研究了卫星在轨管理过程中积累的异常数据和故障案例,提出了一种基于决策树的在轨卫星故障诊断知识挖掘方法。该方法选择信息增益率最大的属性作为分割属性,通过挖掘数据获取各属性的最优分割点建立门限,利用剪枝策略防止决策树过拟合或深度过大,最后梳理决策树生成故障诊断知识。通过对算例和对实际在轨数据进行挖掘,提取故障诊断知识,对知识的精度和差错分析,结果说明了本文所用方法能够提高知识的准确性同时降低误警率。