[發(fā)明專利]一種基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911132223.2
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110928269A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡昌華;司小勝;李天梅;喻勇;張建勛;杜黨波;裴洪;龐哲楠
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 楊媛媛

1.一種基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于，所述優(yōu)化設(shè)計方法包括：

獲取所述慣性平臺的漂移退化參數(shù)；

根據(jù)所述漂移退化參數(shù)確定多個退化候選模型；

確定多個實(shí)驗方案樣本；

根據(jù)各所述退化候選模型和各所述實(shí)驗方案樣本確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值；

采用貝葉斯模型平均方法，根據(jù)各所述貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值確定各所述退化候選模型在各所述試驗方案樣本條件下對應(yīng)的新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值；

從多個所述新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值中選取最大的所述新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值對應(yīng)的試驗方案樣本作為最優(yōu)試驗方案樣本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述退化候選模型和各所述實(shí)驗方案樣本確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值，具體包括：

根據(jù)各所述退化候選模型的參數(shù)分布確定多組模型加速參數(shù)集合；

根據(jù)各所述模型加速參數(shù)集合確定多組所述慣導(dǎo)平臺的退化軌跡；

根據(jù)各所述慣導(dǎo)平臺的退化軌跡確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的信息矩陣；

根據(jù)各所述信息矩陣確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于，所述采用貝葉斯模型平均方法，根據(jù)各所述貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值確定各所述退化候選模型在各所述試驗方案樣本條件下對應(yīng)的新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值，具體包括：

根據(jù)各所述模型加速參數(shù)集合和各所述退化軌跡確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的積分似然函數(shù)；

采用貝葉斯模型平均方法，根據(jù)各所述積分似然函數(shù)確定各所述退化候選模型在各所述試驗方案樣本條件下對應(yīng)的后驗?zāi)Ｐ透怕剩?/p>

根據(jù)各所述后驗?zāi)Ｐ透怕屎透魉鲐惾~斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值確定各所述退化候選模型在各所述試驗方案樣本條件下對應(yīng)的新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于，所述實(shí)驗方案樣本包括：所述慣性平臺的個數(shù)、加速應(yīng)力數(shù)值、相鄰兩次測試時間間隔和總測試次數(shù)。

5.一種基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)包括：

獲取模塊，用于獲取所述慣性平臺的漂移退化參數(shù)；

退化候選模型確定模塊，用于根據(jù)所述漂移退化參數(shù)確定多個退化候選模型；

實(shí)驗方案樣本確定模塊，用于確定多個實(shí)驗方案樣本；

貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值確定模塊，用于根據(jù)各所述退化候選模型和各所述實(shí)驗方案樣本確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值；

新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值確定模塊，用于采用貝葉斯模型平均方法，根據(jù)各所述貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值確定各所述退化候選模型在各所述試驗方案樣本條件下對應(yīng)的新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值；

選取模塊，用于從多個所述新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值中選取最大的所述新貝葉斯準(zhǔn)則優(yōu)化值對應(yīng)的試驗方案樣本作為最優(yōu)試驗方案樣本。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于慣導(dǎo)平臺的退化加速試驗優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)各所述退化候選模型和各所述實(shí)驗方案樣本確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值，具體包括：

根據(jù)各所述退化候選模型的參數(shù)分布確定多組模型加速參數(shù)集合；

根據(jù)各所述模型加速參數(shù)集合確定多組所述慣導(dǎo)平臺的退化軌跡；

根據(jù)各所述慣導(dǎo)平臺的退化軌跡確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的信息矩陣；

根據(jù)各所述信息矩陣確定各所述退化候選模型在各所述實(shí)驗方案樣本條件下對應(yīng)的貝葉斯D準(zhǔn)則優(yōu)化值。