[发明专利]基于模糊推理单元的航天器结构在轨健康监测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于模糊推理单元的航天器结构在轨健康监测方法及系统，包括：步骤M1：根据航天器在轨工况准备训练样本与知识库；步骤M2：构建模糊推理单元来建立航天器结构在轨振动模式，并用样本训练；步骤M3：根据样本训练结果信息，将航天器在轨振动响应信号输入模糊推理单元，获取模糊推理输出信号；步骤M4：根据模糊推理输出信号，通过将模糊推理输出信号与在轨实测信号进行对比，判断航天器结构健康状态，获取航天器结构健康状态判断结果信息；步骤M5：根据航天器结构健康状态判断结果信息，获取在轨航天器结构健康监测信息。本发明应用于有一定波段性的在轨环境，依然具有较好的监测性能。

技术领域

本发明涉及航天器结构在轨健康监测方法领域，具体地，涉及一种基于模糊推理单元的航天器结构在轨健康监测方法及系统。

背景技术

航天器在轨运行期间，受到微振动、高低温交变、真空挥发、原子氧、太阳辐射等环境的作用，航天器的舱体结构可能产生松动、腐蚀、损伤甚至穿孔等现象，进而引起任务事故，给飞行任务和人员的安全带来严重后果。

目前已有一些针对航天器结构的健康监测方法的研究。Chen等研究了在激励信号不可直接测得的情况中，仅使用响应数据来训练神经网络的方法，用于对工程结构的损伤检测，神经网络分类器精确地将故障诊断指标引入结构系统中，这表明对结构损伤诊断而言，传递函数是一种敏感的只依赖于响应的数据源(Chen Q,Chan Y W,WordenK.Structural fault diagnosis and i solation using neural networks based onresponse-only data[J].Computersstructures,2003,81(22):2165-2172)。Su等提出了一种智能信号处理与模式识别(ISPPR)方法，通过使用小波变换与人工神经网络算法，而且这种方法已经在一个信号处理包中实现，这种智能信号处理与模式识别技术功能全面，可以作为信号过滤、数据压缩、特征提取、信息映射与模式识别，也可以从初始波信号提取精确的损伤特征进一步协助结构健康评估(Su Z,Ye L.An intelligent signal processingand pattern recognition technique for defect identification using an activesensor network[J].Smart materials and structures,2004,13(4):957)。

总体而言，目前使用的方法具有明显局限性，其一，这些方法过度依赖于先验数据，需要建立完整的数据库并进行比对，实现结构损伤的检测；其二，这些方法实时性较差，无法达到航天器在轨运行实时监测的要求，所以没有得到广泛应用。因此，本领域急需一种检测新方法，满足在轨航天器结构健康监测的需求。

模糊推理是当前备受关注的信息处理技术，是一种不依赖于使用公式进行数学建模的信息处理方法。目前基于神经网络的模糊推理系统已经存在诸多研究成果，其运用包括了、数据分类、决策分析、专家系统等领域，模糊推理系统在预测与分析结构的非线性行为具有很高的精确性。本发明正式针对以上不足，提出了一种基于模糊推理系统的航天器结构在轨健康监测方法。

专利文献CN110779457A公开了一种轨道板变形监测装置，该装置包括光缆、紧固装置和检测主机；光缆包括分别与垂向位移测区、过渡区和纵向位移测区相对应的垂向位移测量段、过渡段和纵向位移测量段；垂向位移测量段和纵向位移测量段为预拉紧状态，过渡段为自由状态；检测主机获取垂向位移测量段、纵向位移测量段的光纤信号，并结合过渡段的光纤信号进行温度补偿，最终解算得到轨道板相对于底座板或支承层的垂向位移，以及相邻轨道板间的纵向位移。本发明还公开了一种监测方法及在线监测系统，该系统实时监测轨道板状态信息，并根据预设的报警阈值对超限工况进行报警和定位。该专利显然不能很好地满足在轨航天器结构健康监测的需求。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于模糊推理单元的航天器结构在轨健康监测方法及系统。