Dissertação
Implementation of data mining techniques for attitude and orbit control systems EVALUATED
Dada a complexidade das operações e indireta acessibilidade dos dados, as aplicações de data mining no contexto espacial encontram-se ainda em desenvolvimento inicial. Este estudo, realizado em contexto empresarial, focou-se em analisar o interesse de técnicas de data mining para sistemas de controlo de atitude e órbita. Foram definidos dois casos de aplicação: técnicas de redução de variáveis para incertezas num modelo Monte-Carlo de satélite e a implementação de técnicas de deteção de anomalias em dados de telemetria. Propomos a implementação de dois estimadores de informação mútua como medida de relevância para seleção de variáveis. Particularmente para o nosso modelo físico, as incertezas ligadas ao semiângulo da força propulsiva e à posição do centro de gravidade são as mais relevantes para o momento produzido. A importância da direção da propulsão era esperada; a diferença encontrada entre a relevância da posição do centro de gravidade e dos ETHM não foi antecipada. Adotamos uma metodologia out-of-limits de forma a detetar janelas temporais anómalas, baseada num processo de três passos: primeiro, os dados são validados; de seguida, fragmentados e resumidos utilizando descritores; finalmente, as anomalias são detetadas. Os resultados indicam que esta abordagem para monitorização automática da telemetria permite emitir alarmes quando existem tendências nos dados, antes que os limites de alarme convencionais sejam atingidos múltiplas vezes. Os resultados deste estudo são promissores para futuras aplicações e problemas de maior complexidade. Importa salientar que a aplicação destes métodos de data mining foi inovadora nesta área, não havendo conhecimento de utilizações similares.
novembro 28, 2016, 9:30
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