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公开(公告)号：CN119512031A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411568812.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于滑模观测器的推力器故障识别方法及装置。方法包括：基于航天器动力学模型，设计滑模观测器；基于航天器系统的陀螺输出，计算当前控制周期航天器的真实三轴角速度；基于滑模观测器，估计当前控制周期航天器的估计三轴角速度；基于真实三轴角速度和估计三轴角速度，确定当前控制周期的残差函数；基于残差函数与预设阈值之间的关系，确定当前控制周期是否存在推力器故障；若存在，则基于残差函数计算当前控制周期估计的推力器故障矩阵，并计算当前控制周期估计的推力器故障矩阵与预先确定的推力器故障矩阵中每一列的夹角，将夹角最小的一列对应的推力器确定为故障推力器。本申请，可以将故障定位到每个推力器。
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公开(公告)号：CN115903731B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211352230.5
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的航天器控制系统故障预测方法，包括步骤为：获得航天器控制系统正常情况下的输入数据与输出数据，并作为训练数据；根据得到的训练数据，构建航天器控制系统标称模型；计算故障残差；根据得到的故障残差，构建不同故障模式残差外推模型；利用得到的系统标称模型和故障模式残差外推模型，进行智能故障预测。本发明在故障预测过程中，通过引入状态变量来存储过去信息，并与当前的输入共同决定当前的输出，进而保留了历史“记忆”，克服了传统故障预测方法存在的当前输出只依据于该时刻输入的局限，提高了航天器控制系统故障预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116186888B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202211698024.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种航天器健康状态量化评估方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：基于可影响航天器健康状态的部件形成评估因素集合，以及，确定用于评价航天器健康状态的评语集合；获取所述评估因素集合中每一个评估因素的权重和健康度打分结果；将每一个评估因素的健康度打分结果代入针对评语集合所构建的隶属度函数中，计算得到每一个评估因素对应所述评语集合的判定向量；根据每一个评估因素的权重和判定向量，通过模糊运算得到用于对航天器健康状态进行评估的评估向量；根据所述评估向量确定航天器健康状态的评估值。本方案，能够通过量化的评估值表征航天器健康状态，实现了对航天器健康状态的定量评估。
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公开(公告)号：CN116246145B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310071972.9
申请日：2023-01-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，特别涉及一种航天器故障的辨识方法和装置。其中，该方法包括：获取航天器姿轨控系统的待测数据；对待测数据进行灰度处理，得到待测数据对应的二维灰度图像；将二维灰度图像输入训练好的故障辨识模型中，得到待测数据对应的故障类别；其中，故障辨识模型是通过以航天器姿轨控系统的样本二维灰度图像作为输入和以样本二维灰度图像对应的故障类别作为输出来对预设的卷积神经网络进行训练得到的，样本二维灰度图像是通过对航天器姿轨控系统的样本数据进行灰度处理得到的，对样本数据的灰度处理方式和对待测数据的灰度处理的方式相同。本发明的方案能够有效辨识航天器的故障。
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公开(公告)号：CN116360387B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310095604.8
申请日：2023-01-18
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种融合贝叶斯网络和性能‑故障关系图谱的故障定位方法，该方法包括：根据FMEA构建航天器控制系统的性能‑故障关系图谱；基于历史故障案例，计算所述性能‑故障关系图谱中各故障模原因出现的先验概率、故障原因导致故障模式的条件概率和故障模式导致故障征兆的条件概率；利用TransE算法获得所述性能‑故障关系图谱中各实体与关系的向量表示；获取所述航天器控制系统的在轨数据，通过向量匹配的方式得到包含所述在轨数据的故障征兆相关的所有故障原因的性能‑故障关系图谱的子图；针对每个所述故障征兆，采用贝叶斯网络计算各故障原因导致出现当前故障征兆的概率，以进行故障定位。本发明能够提高航天器控制系统故障定位的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116149297B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310095643.8
申请日：2023-01-18
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于性能‑故障关系图谱的故障诊断能力评估方法和装置，该方法包括：对航天器控制系统的模型进行实体‑关系的抽取，构建航天器控制系统的性能‑故障关系图谱，性能‑故障关系图谱中的实体包括已知量实体、未知量实体和故障实体；并利用TransE算法对性能‑故障关系图谱中剩余的每个实体和关系进行训练，以得到性能‑故障关系图谱中剩余的每个实体和关系所组成的三元组的向量表示；基于三元组的向量表示，判断三元组中的未知量实体与已知量实体之间是否存在路径，若存在，则表明未知量实体是推导可知实体；基于未知量实体、已知量实体和推导已知实体，对基于性能‑故障关系图谱的故障诊断能力评估能力进行评估。
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公开(公告)号：CN116304083A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310065743.6
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明提供了一种性能‑故障关系图谱的关系预测方法及装置，其中方法包括：获取性能‑故障关系图谱中各实体的实体向量和各已知关系的关系向量；基于所述性能‑故障关系图谱，获取多个训练样本；每一个训练样本均包括：存在已知关系的头实体和尾实体，及，该头实体和尾实体之间的路径；针对每一个训练样本，将该训练样本中路径上的每一个实体的实体向量作为RNN模型的输入向量，将该训练样本中头实体和尾实体之间存在的已知关系的关系向量作为RNN模型的输出向量，以对RNN模型进行训练；利用训练好的RNN模型对所述性能‑故障关系图谱中关系未知的两个实体之间的关系进行预测。本方案，能够实现性能‑故障关系图谱的关系预测。
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公开(公告)号：CN116204786A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310085004.3
申请日：2023-01-18
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种生成指定故障趋势数据的方法和装置。方法包括：确定随机噪声和指定故障趋势；其中，指定故障趋势为0～1中的任一数值；将随机噪声和指定故障趋势输入预先训练好的生成模型中，得到与指定故障趋势相匹配的数据；其中，生成模型是基于样本集对预先构建的条件生成对抗网络模型进行训练得到的，样本集是通过对真实数据集进行近邻估计得到的，样本集包括若干个样本对，每个样本对均包括一个样本数据和用于表征该样本数据的故障趋势的样本标签，真实数据集中的每一个真实数据均对应一个用于表征该真实数据的故障趋势的故障标签。本发明方法能够生成与指定故障趋势相匹配的数据，且生成的数据质量较高。
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公开(公告)号：CN116186888A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211698024.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种航天器健康状态量化评估方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：基于可影响航天器健康状态的部件形成评估因素集合，以及，确定用于评价航天器健康状态的评语集合；获取所述评估因素集合中每一个评估因素的权重和健康度打分结果；将每一个评估因素的健康度打分结果代入针对评语集合所构建的隶属度函数中，计算得到每一个评估因素对应所述评语集合的判定向量；根据每一个评估因素的权重和判定向量，通过模糊运算得到用于对航天器健康状态进行评估的评估向量；根据所述评估向量确定航天器健康状态的评估值。本方案，能够通过量化的评估值表征航天器健康状态，实现了对航天器健康状态的定量评估。
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公开(公告)号：CN110826881B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201911024943.7
申请日：2019-10-25
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种考虑不确定干扰的航天器在轨健康状态评估方法和系统，该方法包括：建立包含干扰与时间约束的航天器故障模型；对所述航天器故障模型进行解析，确定可重构评价指标；确定航天器故障模型对应的黎卡提微分方程，对黎卡提微分方程进行求解，得到黎卡提微分方程半正定矩阵解的最小值γ*；将γ*代入所述可重构评价指标，对所述可重构评价指标进行求解，得到航天器在轨健康状态评估结果。本发明综合考虑时间约束、任务要求以及故障引起的可靠性下降等因素设计了健康评估指标，并利用精细积分思想对指标进行了高速度、高精度、高稳定度的解算，从而实现了受扰系统健康状态的在轨快速评估。
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