[發明專利]基于Bayes多源數據融合的陀螺系統壽命預測方法

有效

• 申請號: 201910139718.1
• 申請日: 2019-02-26
• 公開（公告）號: CN110059337B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 肇剛;陳宇;楊天社;樊恒海;王信峰;程月華;陸寧云;劉帆;高宇;吳冠;楊懷軍;趙靜
• 申請（專利權）人: 中國西安衛星測控中心
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發明公開了基于Bayes多源數據融合的陀螺系統壽命預測方法，所述方法根據光纖陀螺子系統多源小樣本失效數據，然后選擇合適的壽命預測子方法進行陀螺系統的壽命值預測，用其預測值進行擴充獲得有效壽命樣本，然后通過相容性檢驗，對各樣本數據擬合分析獲得先驗分布，利用Bayes融合方法獲得Bayes驗前信息，通過Bayes公式獲得Bayes壽命參數的融合后驗分布并對其進行參數估計，最后獲得光纖陀螺系統的壽命預測值。本發明針對可獲取的光纖陀螺子系統多源小樣本失效數據，采用Bayes方法建立預測模型，實現對陀螺的壽命預測研究，相比較于單一數據源，本發明所預測結果更接近于光纖陀螺的真實壽命。

技術領域

本發明屬于航天器姿態控制技術，涉及陀螺系統壽命預測應用和研究方法， 具體涉及一種基于Bayes多源數據融合的陀螺系統壽命預測方法。

背景技術

由于航天產品的特殊性，光纖陀螺失效樣本數據少，給光纖陀螺子系統壽命 預測帶來了困難和調整。小樣本條件下利用傳統經典評估方法得到的評估結果可 信度比較低，精度較差。由于Bayes理論的興起，小子樣實驗分析方法也得到了 長足的發展。Bayes方法可大大減少所需實驗樣本數，節約實驗成本，提高實驗 效率，是一種能充分利用先驗信息的實驗評估方法。

由于Bayes方法可以有效利用先驗信息，并且通過對先驗信息的融合能實現 對多源信息的融合，因而在數據融合中得到廣泛應用。在實際工程應用中，Bayes 理論多源信息融合方法的優勢在于它能合理協調多源數據，充分綜合有用信息， 提高在多變環境中正確決策的能力。借鑒于此，本發明提出一種基于Bayes的壽 命預測方法，充分利用可獲取的多源狀態信息，實現光纖陀螺子系統的壽命預測。

發明內容

發明目的：本發明針對上述現有技術的不足，旨在提供一種基于Bayes多 源數據融合的陀螺系統壽命預測方法，解決陀螺子系統失效樣本少的情況下難以 獲取有效數據進行壽命預測問題。

技術方案：基于Bayes多源數據融合的陀螺系統壽命預測方法，所述方法 通過壽命預測子方法對系統多源小樣本失效數據進行擴充，然后通過Bayes融合 擴充后的多源壽命數據樣本，且建立壽命預測矩陣進行分析預測。包括如下步驟：

(1)獲取光纖陀螺子系統多源小樣本失效數據，所述多源樣本失效數據包 括部件失效數據和光纖陀螺系統壽命數據；

(2)分析陀螺的失效機理和數據特征，通過壽命預測子方法對多源小樣本 數據失效進行擴充，得到多源壽命數據樣本；

(3)檢驗多源壽命數據樣本的相容性，對各樣本數據擬合分析求解先驗分 布，所述的先驗分布包括正太分布、指數分布、對數分布和威布爾分布；

(4)根據Bayes融合方法獲取Bayes驗前信息，通過Bayes壽命參數的融 合得到后驗分布并對其進行參數估計，獲得光纖陀螺系統的壽命預測值。

進一步的，所述壽命預測子方法包括基于物理模型的壽命預測方法、基于數 據驅動的壽命預測方法和基于混合模型的壽命預測方法。

進一步的，所述方法對于已知部件失效機理下的樣本數據集通過基于物理模 型的壽命預測方法擴充樣本數據，所述基于物理模型的壽命預測方法包括動態故 障樹法、隨機混雜自動機法和曲線法；對于失效機理未知可獲得歷史故障數據或 統計數據集通過基于數據驅動的壽命預測方法擴充樣本數據，所述的基于數據驅 動的壽命預測方法包括ARIMA模型、相似樣本模型、Markov模型；對于其他 類型的數據集通過基于混合模型的壽命預測方法擴充樣本數據，所述的基于混合 模型的壽命預測方法包括最小二乘支持向量機法與隱馬爾科夫模型法、灰色支持 向量機法、多層感知與徑向基函數神經網絡法。

進一步的，步驟(4)對于光纖陀螺系統的壽命預測值子包括基于SHA模型 的陀螺子系統壽命預測方法、基于相似性的陀螺子系統壽命預測方法、基于灰色 支持向量機的陀螺子系統壽命預測方法。