System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台及评估方法技术方案_技高网

卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台及评估方法技术方案

技术编号:41277352 阅读:6 留言:0更新日期:2024-05-11 09:29
本发明专利技术提供一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台及评估方法,该一体化平台包括:仿真机、训练机、目标机和评估机;其中,仿真机,用于提供仿真平台实现卫星电源系统分部件的物理层建模;训练机,用于接收仿真机提供的仿真数据,接收卫星提供的遥测数据,进行健康管理模型训练,并将训练好的模型加载至目标机;目标机,一方面利用加载的健康管理模块,结合仿真数据对遥测数据进行诊断,实现故障预测,另一方面利用仿真数据,对加载的健康管理模块进行可信评估;评估机,用于对健康管理模型的可信评估结果进行泛化性和鲁棒性评估,当评估结果健康管理模块不可信时,激活训练机实现模型的重训练。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台及评估方法,属于卫星设计。


技术介绍

1、卫星作为人类观测宇宙的重要设备和通讯工具的主要载体,在军用、通信、气象等领域具有重要的指导作用。为了提高卫星任务执行和数据传输的质量,其在轨运行的可靠性和稳定性需求也日益增加。卫星电源系统作为卫星的核心组成部分,在卫星运行中扮演着极其重要的角色。该部分为卫星提供所需的电能,支持卫星的正常运行、任务执行和数据传输,对卫星的功能性、可靠性和寿命具有十分重要的意义。此外,由于卫星所处空间环境的不确定性、电源系统部分子模块退化的复杂性加上传感器自身故障以及其他因素的影响,一旦出现异常或故障导致卫星失效将会给国民经济或国家安全造成严重的损失。为了提高卫星运行的可靠性、稳定性和有效性,健康管理系统通过集成异常检测、故障诊断、剩余寿命预测和健康评估模型并提供决策支持等功能,能够提供实时卫星关键部件异常检测、故障预警和健康状态等信息。

2、然而目前对于健康管理系统开发过程仍存在局限性。首先,多数平台仅限于单一过程的模型训练、模型应用或模型评估阶段,对于集成化、一体化平台的开发存在不足之处。这种局限性可能导致信息孤立,阻碍各阶段之间的信息共享和协同工作。同时,由于这些阶段相互关联,单一过程的开发很难实现卫星电源系统全面的健康管理。其次,部分现有的集成化评估平台忽视了在模型评估后进行重训练的重要性。模型在实际应用中可能面临新的情境和数据,需要不断地更新和优化。缺乏对模型评估后重训练过程的关注,可能导致模型的失效或不准确,影响整个健康管理体系的效果。作为航天器未来发展的一项关键技术,建立一个集成化、完备性和高效性健康管理体系,开发集“试验、训练、应用、可信评估”于一体的卫星电源系统健康模型平台具有重要研究价值。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术针对卫星电源系统健康管理评估系统开发存在流程单一、评估阶段重训练不足等问题,提出一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台及评估方法。

2、实现本专利技术的技术方案如下:

3、一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,包括:仿真机、训练机、目标机和评估机;其中,

4、仿真机,用于提供软件仿真平台实现卫星电源系统分部件的物理层建模,并进行模型仿真生成仿真数据用于模型训练、健康监测及模型可信评估;

5、训练机,用于接收仿真机提供的仿真数据,接收卫星提供的遥测数据,进行健康管理模型训练,并将训练好的模型加载至目标机;

6、目标机,一方面利用加载的健康管理模块,结合仿真数据对遥测数据进行诊断,实现故障预测,另一方面利用仿真数据,对加载的健康管理模块进行可信评估;

7、评估机,用于对健康管理模型的可信评估结果进行泛化性和鲁棒性评估,当评估结果健康管理模块不可信时,激活训练机实现模型的重训练。

8、进一步地,本专利技术所述健康管理模型包括异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型。

9、进一步地,本专利技术所述目标机,利用仿真数据对加载的健康管理模块进行可信评估为:

10、目标机的异常检测模型和故障诊断模型,接收工况模式和故障模式全覆盖所构建的作为泛化性评估样本的仿真数据,目标机生成基础指标发送给评估机;目标机的异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型,接收扰动幅度控制调整作为鲁班性评估样本的仿真数据,目标机生成的基础指标发送给评估机;

11、评估机,根据所接收到的基础指标,进行健康管理模型的评估指标进行置信度度量,然后对评估结果进行泛化性和鲁棒性评估。

12、进一步地,本专利技术所述鲁班性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、虚警噪声容量及缺失值比例,所述泛化性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、工况覆盖率及故障覆盖率。

13、进一步地,本专利技术所述训练机包含设备管理、系统配置、用户权限、系统信息管理功能,还包括包含模型与样本管理、模型训练与训练过程分析功能。

14、一种卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,具体过程为:

15、设置包括仿真机、训练机、目标机和评估机的一体化仿真平台,基于仿真平台对卫星实体进行数字伴飞,在模拟环境中模拟卫星的各种状态和操作,仿真机获得卫星的仿真数据;

16、当接收到卫星遥测数据,一体化仿真平台进行训练流程时,流程以接收到卫星遥测数据为起点;训练机接收卫星遥测数据,并结合仿真机生成的仿真数据进行训练,训练机将训练好的健康管理模型并发送到目标机;

17、当接收到卫星遥测数据,一体化仿平台执行应用流程时,流程以接收到卫星遥测数据为起点;目标机接收卫星实体的遥测数据,结合仿真数据,利用健康管理模型对卫星进行在线健康监测,当健康监测结果为异常时做出响应;

18、当平台在执行卫星电源系统健康管理模块可信评估流程时,流程以仿真机生成评估数据为起点;仿真机生成仿真数据,通过目标机生成基础指标,评估机对基于所述基础指标健康管理模型进行泛化性和鲁棒性评估,最终根据评估结果驱动训练机进行模型重训练。

19、进一步地,本专利技术所述健康管理模型包括异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型。

20、进一步地,本专利技术所述目标机,利用仿真数据对加载的健康管理模块进行可信评估为:

21、目标机的异常检测模型和故障诊断模型,接收工况模式和故障模式全覆盖所构建的作为泛化性评估样本的仿真数据,目标机生成基础指标发送给评估机;目标机的异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型,接收扰动幅度控制调整作为鲁班性评估样本的仿真数据,目标机生成的基础指标发送给评估机;

22、评估机,根据所接收到的基础指标,进行健康管理模型的评估指标进行置信度度量,然后对评估结果进行泛化性和鲁棒性评估。

23、进一步地,本专利技术所述鲁班性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、虚警噪声容量及缺失值比例,所述泛化性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、工况覆盖率及故障覆盖率。

24、进一步地,本专利技术所述重训练时,调整模型的至少一个参数。

25、有益效果:

26、本专利技术本技术提出了一种卫星电源系统健康管理“试、训、用、评”一体化平台。该平台基于遥测与仿真数据训练健康管理模型。在此基础上,结合遥测与仿真数据对卫星电源系统开展异常检测、故障诊断、剩余寿命预测与健康评估。接着对健康管理模型进行泛化性和鲁棒性评估,最后将根据评估结果驱动训练机重训练过程。本技术具有以下优点:

27、(1)综合性:该平台将试验、训练、应用和评估融合为一体,形成一个完整的健康管理生命周期,从模型开发到应用不断循环,可实现卫星电源系统健康状态的有效管理。

28、(2)实时性:通过数字孪生技术,平台能够实时模拟卫星电源系统的运行状态,从而可本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,包括:仿真机、训练机、目标机和评估机;其中,

2.根据权利要求1所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述健康管理模型包括异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型。

3.根据权利要求2所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述目标机,利用仿真数据对加载的健康管理模块进行可信评估为:

4.根据权利要求3所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述鲁班性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、虚警噪声容量及缺失值比例,所述泛化性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、工况覆盖率及故障覆盖率。

5.根据权利要求1-4中任一项所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述训练机包含设备管理、系统配置、用户权限、系统信息管理功能,还包括包含模型与样本管理、模型训练与训练过程分析功能。

6.一种卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,其特征在于,具体过程为:

7.根据权利要求6所述卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,其特征在于,所述健康管理模型包括异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型。

8.根据权利要求7所述卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,其特征在于,所述目标机,利用仿真数据对加载的健康管理模块进行可信评估为:

9.根据权利要求8所述卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,其特征在于,所述鲁班性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、虚警噪声容量及缺失值比例,所述泛化性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、工况覆盖率及故障覆盖率。

10.根据权利要求6-9中任一项所述卫星能源系统自主健康训练应用可信评估方法,其特征在于,所述重训练时,调整所述健康管理模型的至少一个参数。

...

【技术特征摘要】

1.一种卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,包括:仿真机、训练机、目标机和评估机;其中,

2.根据权利要求1所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述健康管理模型包括异常检测模型、故障诊断模型、健康评估模型和剩余使用寿命预测模型。

3.根据权利要求2所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述目标机,利用仿真数据对加载的健康管理模块进行可信评估为:

4.根据权利要求3所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述鲁班性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、虚警噪声容量及缺失值比例,所述泛化性度量指标包括:方差、标准差、偏度、峭度、工况覆盖率及故障覆盖率。

5.根据权利要求1-4中任一项所述卫星能源系统自主健康试验训练应用可信评估一体化平台,其特征在于,所述训练机包含设备管理、系统配置、用户权限、系统信...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙波张雷刘鹤李志栋
申请(专利权)人:北京空间飞行器总体设计部
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1