面向航天器在轨运行任务的多人协同推演仿真平台及方法

    公开(公告)号:CN116300517B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202211671736.2

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明提供了一种航天器在轨任务多人协同推演仿真平台,其包括:任务协同推演模块,其由机械臂子模块、中继天线子模块、摄像机子模块、位姿子模块、能源子模块、航天员子模块组成,上述子模块通过协同推演模块输入对应数据,通过平台进行编排与修改,通过数据驱动模块控制三维模型运动,从而实现多岗位协同推演;通过三维可视化的手段对原本的图表、数值形式的仿真结果进行可视化分析,结合模拟真实的空间环境,更便捷地发现碰撞、遮挡等在轨任务中的关键问题;同时本申请的协同仿真推演平台支持多岗位、多终端进行协同操作和推演,便于不同分系统间的设计人员的协作,从而发现各分系统间存在的问题满足了提供多分系统协同

    面向航天器在轨运行任务的多人协同推演仿真平台及方法

    公开(公告)号:CN116300517A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211671736.2

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明提供了一种航天器在轨任务多人协同推演仿真平台,其包括:任务协同推演模块,其由机械臂子模块、中继天线子模块、摄像机子模块、位姿子模块、能源子模块、航天员子模块组成,上述子模块通过协同推演模块输入对应数据,通过平台进行编排与修改,通过数据驱动模块控制三维模型运动,从而实现多岗位协同推演;通过三维可视化的手段对原本的图表、数值形式的仿真结果进行可视化分析,结合模拟真实的空间环境,更便捷地发现碰撞、遮挡等在轨任务中的关键问题;同时本申请的协同仿真推演平台支持多岗位、多终端进行协同操作和推演,便于不同分系统间的设计人员的协作,从而发现各分系统间存在的问题满足了提供多分系统协同推演的平台的需求。

    基于慢变量的转动设备健康评估方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN119129386A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411130368.X

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本发明提供一种基于慢变量的转动设备健康评估方法、装置及电子设备,方法包括:分别确定转动设备中每一关键设备的设备重要性系数和故障危害性系数;获取每一关键设备的状态监测数据,确定每一关键设备的单设备健康评分;根据至少部分关键设备的设备重要性系数、故障危害性系数及单设备健康评分,计算得到转动设备的总体健康评分;对状态监测数据进行特征提取,从提取到的特征量中确定慢变量;将慢变量输入性能退化模型,预测得到转动设备的剩余寿命;将转动设备的总体健康评分和剩余寿命,作为转动设备的健康评估结果。实现了对转动设备的整体健康监测,通过提取并利用慢变量预测转动设备的剩余寿命,能实现对转动设备的预防性维护。

    用于载人航天器在轨异常监测和故障协同处置系统

    公开(公告)号:CN119652924A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411786536.0

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明提供一种用于载人航天器在轨异常监测和故障协同处置系统,包括管理配置模块、核心服务模块和监控协同客户端模块;管理配置模块的载人航天器模型配置单元配置载人航天器的模型参数信息;遥测数据配置单元配置判断载人航天器的故障信息所需的遥测数据;算法配置单元配置故障算法;文档配置单元配置处理故障处理信息所需的共享信息;核心服务模块的遥测数据处理单元接收载人航天器的实时遥测数据;算法服务单元接收故障算法;故障判读单元基于故障算法、实时遥测数据以及模型参数信息,确定载人航天器的运行状态;协同单元根据运行状态,为监控协同客户端模块提供共享信息,实现了各监控协同客户端模块信息的共享,提高了协同处理的效率。

    航天试验数据仓库构建方法及装置

    公开(公告)号:CN118820375A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411189714.1

    申请日:2024-08-28

    Abstract: 本说明书实施例提供航天试验数据仓库构建方法及装置,其中航天试验数据仓库构建方法包括:确定航天试验数据的数据源,基于数据源进行数据抽取,确定原始试验数据;基于原始试验数据进行数据模型构建,确定初始数据模型;基于初始数据模型进行数据仓库构建,确定目标数据模型;基于目标数据模型,通过预设协议提供数据服务。通过确定航天试验数据的数据源,基于数据源进行数据抽取,确定原始试验数据;基于原始试验数据进行数据模型构建,确定初始数据模型;基于初始数据模型进行数据仓库构建,确定目标数据模型;基于目标数据模型,通过预设协议提供数据服务,可以辅助试验数据分析人员、数据科学家确认数据是否具有深度分析和挖掘的价值,并也为后续试验数据资产化奠定基础。

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