[發明專利]一種系留氣球主纜繩拉力狀態評估預警方法

有效

• 申請號: 202110541228.1
• 申請日: 2021-05-18
• 公開（公告）號: CN113392576B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 查珊珊;田越;張燕龍;陳興玉;周金文;陳亮希;田富君;梁瑞麗;江雪嬌
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第三十八研究所
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N20/00
• 代理公司: 合肥昊晟德專利代理事務所(普通合伙) 34153
• 代理人: 何梓秋

1.一種系留氣球主纜繩拉力狀態評估預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：狀態數據讀取及預處理

讀取系留氣球各分系統運行狀態數據，并對運行狀態數據進行數據清洗、數值和布爾值的提取；

S2：篩選關鍵特征數據

分析主要特征與主纜繩拉力之間的線性關聯度，然后對非線性關聯的特征排序，篩選影響系留氣球主纜繩拉力的關鍵特征數據；

S3：構建拉力預測模型

基于梯度增強回歸樹算法訓練主纜繩拉力的回歸模型，實時預測主纜繩拉力的變化趨勢；

S4：狀態評估預警

根據模型預測得到的主纜繩拉力值的變化范圍，實時評估主纜繩狀態等級，結合主纜繩的工況條件和戶外工作時間，及時預警；

所述步驟S1的具體過程如下：

S11：采用UDP協議傳輸系留氣球各分系統的狀態數據；

S12：對各分系統的狀態數據的缺失值、異常值進行相應處理；

S13：提取各分系統的狀態數據的時間、數值和布爾值，并將布爾值False對應設置為0，True對應設置為1；

所述步驟S2的具體過程如下：

S21：讀取經過步驟S13處理過的數據，判斷每個狀態數據與主纜繩拉力是否存在線性關系或者趨勢性非線性關系，不符合上述關系的狀態數據刪除；

S22：利用皮爾遜系數分析每個特征數據與主纜繩拉力之間的線性關聯度，對于關聯度值為非0值的特征，若關聯度低于關聯度設定閾值時，將對應的特征刪除；

S23：采用隨機森林方法針對關聯度為0的非線性特征進行進一步篩選，將特征排序得分低于分數設定閾值的特征刪除，篩選并合并步驟S22保留的特征，得到影響主纜繩拉力的各關鍵特征；

所述步驟S3的具體過程如下：

S31：基于步驟S23篩選出的關鍵特征數據作為自變量，主纜繩拉力數據作為因變量，將篩選出的關鍵特征數據以及主纜繩拉力數據作為樣本數據集，分為訓練數據集和測試數據集；

S32：基于sklearn算法庫構建梯度增強回歸模型；

S33：采用機器學習算法進行主纜繩拉力預測；

S34：計算預測拉力和測試集拉力之間的均方根誤差、平均絕對百分比誤差、平均絕對誤差指標，評估模型預測精度。

2.根據權利要求1所述的一種系留氣球主纜繩拉力狀態評估預警方法，其特征在于：在所述步驟S11中，系留氣球各分系統為系留纜繩分系統、壓調分系統、測控分系統、地面系留設施分系統。

3.根據權利要求1所述的一種系留氣球主纜繩拉力狀態評估預警方法，其特征在于：所述步驟S4的具體過程如下：

S41：基于步驟S3構建的預測模型，確定主纜繩拉力變化范圍、平均值；

S42：對比主纜繩拉力數值超過平均值范圍的40％、75％、90％、120％分別設定為狀態等級1、2、3、4；

S43：上述不同的狀態等級對應安全預警等級1、2、3、4，作業人員根據預警等級采取相應的執行策略。