A satellite fault detection system based on telemetry data using statistical process control and time-domain feature extraction
Notice bibliographique
Résumé
• Introduction of a novel fault management system that synergistically integrates Statistical Process Control (SPC) and time-domain methods, enhancing satellite fault detection capabilities. • Demonstration of the integrated approach’s effectiveness using the power subsystem of ManitobaSat-1, a student-led CubeSat mission, successfully diagnosing three critical faults. • The proposed system offers a holistic view of spacecraft health by simultaneously capturing statistical variabilities and temporal deviations in system parameters, improving both reliability and accuracy. • Computational efficiency: Unlike traditional machine learning algorithms, the new system is based on mathematical and statistical algorithms that are less resource-intensive, making it suitable for real-time operations and smaller missions. • The model is designed to be scalable and universally applicable, thereby extending its utility from student-led initiatives like ManitobaSat-1 to potentially larger commercial and scientific satellite missions. In spacecraft operations, accurately detecting anomalies in telemetry is essential but often requires complex, time-consuming methods. With the growing number of low-earth orbit missions, there is an urgent need to streamline this process. In this paper, we introduce an efficient real-time fault detection system that specifically addresses three critical faults within a spacecraft’s power subsystem: loss of solar string(s), increase in the battery’s internal resistance, and excessive power consumption. We apply industrial statistical process control and time-domain feature extraction techniques to create algorithms for enhanced fault detection. Our approach involves extensive simulations using a dynamic model of the power subsystem, allowing us to develop a method that is both innovative and practical. This research represents a step forward in the field, as we utilize statistical process control for real-time health monitoring of spacecraft, providing a more efficient and accurate means of analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».