基于KNN算法的航天器测控信号实时异常监测与诊断方法

本发明涉及一种基于KNN算法的航天器测控信号实时异常监测与诊断方法，包括：建立信号仿真模型库及测控射频异常信号频谱库；对所述测控射频异常信号频谱库中的异常故障信号进行模态分解，得到各模态下异常信号的特征能量信息；对采样数据进行实时异常监测，利用变分模态分解算法得到异常信号各模态的频谱特征；利用采样数据中的异常信号各模态的频谱特征计算能量特征；将特征能量输入KNN分类器，基于预设K值，将异常信号进行故障分类，完成故障诊断。本发明，解决了测试人员难以及时发现异常且排故溯源、异常定位、故障诊断困难的问题，实现了异常溯源准确性与及时性，大大提升了测试人员的工作效率，减少了人力资源的浪费。