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公开(公告)号：CN116305531B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310071787.X
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明涉及航天器监测技术领域，特别涉及一种航天器健康演化模型建模方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取不同时间的航天器遥测数据并进行预处理；基于预处理后的航天器遥测数据，进行特征提取；基于所有特征量，进行融合处理，得到与时间相对应的一维特征；按照时序对一维特征进行曲线拟合，得到拟合曲线，并将拟合曲线的拟合值作为与时间对应的健康因子；基于健康因子与各特征量之间的相关程度，对所有特征量进行筛选，选出相关程度高的特征量；构建模糊神经网络，并以选出的特征量作为输入、健康因子作为输出，对模糊神经网络进行训练得到航天器健康演化模型。本发明能够得到用于评估航天器健康的演化模型。
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公开(公告)号：CN115828611B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211616097.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/20 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种航天器机电部件的健康状态评估方法和装置，该方法包括：获取航天器机电部件的待测数据，待测数据包括机电部件的自身参数和航天器的整体参数的数据；对每种参数的待测数据依次进行离群点处理、特征提取处理和标准化处理得到每种参数的目标特征；将所有参数的目标特征输入训练好的健康状态评估模型中得到待测数据对应的健康因子，健康因子用于表征机电部件的健康状态，健康状态评估模型通过以机电部件的样本特征作为输入和以样本特征对应的样本健康因子作为输出来对预设的神经网络进行训练得到，样本特征通过对机电部件的样本数据依次进行离群点处理、特征提取处理和标准化处理得到。本发明能够有效评估航天器机电部件的健康状态。
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公开(公告)号：CN116360388A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310095628.3
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图神经网络的性能‑故障关系图谱的推理方法和装置，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‑故障关系图谱中各关系的亲密度；基于所述性能‑故障关系图谱中各关系的亲密度，采用图神经网络推理每个故障征兆对应的故障原因；针对每个所述故障征兆，采用贝叶斯网络对当前故障征兆对应的故障原因进行融合，以得到当前故障征兆最终的推理结果。本发明能够提高航天器控制系统故障推理的准确性。
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公开(公告)号：CN116360387A
公开(公告)日：2023-06-30
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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公开(公告)号：CN116305531A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310071787.X
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明涉及航天器监测技术领域，特别涉及一种航天器健康演化模型建模方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取不同时间的航天器遥测数据并进行预处理；基于预处理后的航天器遥测数据，进行特征提取；基于所有特征量，进行融合处理，得到与时间相对应的一维特征；按照时序对一维特征进行曲线拟合，得到拟合曲线，并将拟合曲线的拟合值作为与时间对应的健康因子；基于健康因子与各特征量之间的相关程度，对所有特征量进行筛选，选出相关程度高的特征量；构建模糊神经网络，并以选出的特征量作为输入、健康因子作为输出，对模糊神经网络进行训练得到航天器健康演化模型。本发明能够得到用于评估航天器健康的演化模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116246145A
公开(公告)日：2023-06-09
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：CN115828728A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211338428.8
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆网络的航天器故障演化建模方法，包括步骤为：构建故障‑测点关联矩阵，确定故障影响关键变量；对在轨故障数据进行预处理，得到训练数据；对长短时记忆网络进行训练，构建故障演化模型。本发明利用故障‑征兆的关联矩阵来获取对故障最为敏感的变量，提高故障建模效率；同时能够从航天器大量历史故障数据中挖掘故障与征兆存在的潜在规律，通过拉偏或加干扰的方式，为智能故障诊断模型的训练提供不可或缺的故障数据，解决航天器故障样本稀少和数据不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN115017797A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210503175.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/06 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度信念网络的航天器惯性姿态敏感器故障诊断方法，包括：对航天器惯性姿态敏感器的数据样本进行预处理；对航天器惯性姿态敏感器的故障模式进行故障编码，并根据编码结果对预处理后的数据样本进行标注；选择深度信念网络的层数和节点，搭建深度信念网络；利用标注后的数据样本对深度信念网络进行训练，并对网络层数和节点数进行优化，最终得到用于航天器惯性姿态敏感器故障诊断的DBN网络进而完成航天器惯性姿态敏感器故障诊断。本发明充分挖掘多个惯性姿态敏感器数据之间的关联关系以及异常数据与故障之间的映射关系，实现航天器惯性姿态敏感器故障的高效、准确诊断。
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公开(公告)号：CN111240208B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010153197.8
申请日：2020-03-06
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种面向航天器执行机构故障的容错控制方法，首先考虑航天器系统的性能设计了标称控制器K0，使得闭环控制系统具有良好的响应特性；然后，考虑系统的故障影响设计了鲁棒控制器K1，使得闭环控制系统在故障时仍能确保稳定；最后，基于GIMC(Generalized Internal Model Control)控制器架构将K0和K1进行合成，得到容错控制器Q。本发明方法与现有方法相比，使得航天器能够在无故障时保持良好的动态性能，同时在执行机构故障时具有良好的容错能力，并且所设计的控制方法和系统结构形式简单、设计流程简洁、便于在轨实施。
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公开(公告)号：CN114564351A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210120616.7
申请日：2022-02-07
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明一种基于多边形相似度的航天器控制系统健康状态监测方法，包括：对航天器数据进行归一化处理；对归一化处理之后的数据，进行基于主元分析的特征提取；以每个特征为顶点，通过顶点与顶点之间的连线构建多边形；计算多边形的相似度，进行航天器健康监测。本发明通过分析多边形周长和各顶点所示曲线的峰值、差值和绝对值等误差，全方位地对多边形的相似性进行度量，保证了航天器健康状态监测的准确性。同时，将多维数据之间的关联关系以多边形的方式进行表现，当出现异常征兆时，能够非常简单直观地呈现出来，提高了航天器健康监测的可视化水平。
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