[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于PCA的航天器多工況壽命預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110947593.2
• 申請(qǐng)日: 2021-08-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113761722A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫景云;柳震;齊星;吳陽(yáng)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 航天科工海鷹集團(tuán)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F30/20
• 分類(lèi)號(hào): G06F30/20;G06F30/15;G06K9/62
• 代理公司: 北京華際知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11676
• 代理人: 劉文康

1.一種基于PCA的航天器多工況壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、獲取數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行工況聚類(lèi)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；

S2、分別對(duì)各聚類(lèi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行PCA分解，并進(jìn)行主成分分析；

S3、構(gòu)建基于主成分的健康指標(biāo)以及剩余使用壽命模型，對(duì)航天器剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)；

S4、輸入傳感器數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練模型對(duì)航天器剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)和估計(jì)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PCA的航天器多工況壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S1中的數(shù)據(jù)集的獲取、數(shù)據(jù)的工況聚類(lèi)及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的具體方法如下：

提取數(shù)據(jù)操作參數(shù)，獲取樣本工況類(lèi)型集合，若工況類(lèi)別信息包含在操作參數(shù)中，可根據(jù)操作參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，獲取工況類(lèi)別集合；若操作參數(shù)未知，可根據(jù)多維傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，將傳感器數(shù)據(jù)劃分到其所在的聚類(lèi)，計(jì)算各聚類(lèi)下各傳感器的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)于每個(gè)傳感器的測(cè)量值，減去“該聚類(lèi)下該傳感器的平均值”，再除以“該聚類(lèi)下該傳感器的標(biāo)準(zhǔn)差”，得到標(biāo)準(zhǔn)化傳感器數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PCA的航天器多工況壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S2中的各聚類(lèi)的數(shù)據(jù)集通過(guò)PCA分解進(jìn)行主成分分析的具體方法如下：

求取樣本集合的協(xié)方差矩陣，計(jì)算解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，按照特征值大小順序?qū)μ卣飨蛄窟M(jìn)行排列得到變換矩陣，計(jì)算累計(jì)貢獻(xiàn)率，求解影響航天器壽命的主要成分。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PCA的航天器多工況壽命預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S3中的航天器剩余壽命的預(yù)測(cè)的具體方法如下：

建立選取的主成分與健康狀況的線性回歸模型，估計(jì)回歸參數(shù)，使用樣本驗(yàn)證數(shù)據(jù)驗(yàn)證剩余使用壽命模型，估計(jì)剩余使用壽命。