[发明专利]一种采用神经网络的遥测数据处理方法

说明书

一种采用神经网络的遥测数据处理方法，包括如下处理步骤：1)神经网络设计，构建初始网络；2)神经网络训练，利用训练样本学习、生成用于数据映射的网络；3)网络有效性验证，由验证样本对网络的有效性进行验证；4)神经网络数据处理，网络接收遥测输出，进行数据处理，输出结果；5)数据处理结果评估，对数据处理的准确性进行评估；6)数据处理结果显示，在测发控软件上显示评估结果、数据处理结果。本发明利用神经的函数映射功能和泛化学习能力，简化飞行器遥测数据处理，实现飞行器遥测数据处理程序不因传感器种类、测量范围、标定系数、灵敏度系数不同而对每个传感器都进行编写，提高遥测数据处理程序对传感器的适应性。

技术领域

本发明属于电气电子技术领域，具体涉及一种采用神经网络的遥测数据处理方法。

背景技术

飞行器地面研制试验和飞行试验中，需要用传感器获取数量众多的遥测数据。现行的遥测数据处理方法先将传感器采集到的电压量送采编器转化成数字量分层值，再经地面测发控软件还原为具有真实物理意义的遥测数据，数据的中间处理过程复杂、传感器标定繁杂。

随人工智能发展，利用神经网络进行信息处理、语音识别、自动驾驶、信息预测的研究和应用蓬勃发展，在航天领域，神经网络在故障诊断与预测、导航制导及姿控算法、图像处理等方面的应用已比较广泛，但在遥测数据处理方面，则鲜少见到。若采用神经网络，利用神经网络的函数映射能力和泛化学习能力，可实现飞行器遥测数据处理程序不因传感器种类、测量范围、标定系数、灵敏度系数不同而对每个传感器都进行编写，简化和减少遥测数据处理工作，提高遥测数据处理程序对传感器的适应性。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有飞行器遥测参数处理方法中数据的中间处理过程复杂、传感器标定繁杂，提出了一种采用神经网络的遥测数据处理方法，利用神经的函数映射功能和泛化学习能力，简化飞行器遥测数据处理，实现飞行器遥测数据处理程序不因传感器种类、测量范围、标定系数、灵敏度系数不同而对每个传感器都进行编写，提高遥测数据处理程序对传感器的适应性。

工作原理：

本发明的技术方案：是针对飞行器测控系统中遥测数据处理需求，提供一种采用神经网络的遥测数据处理方法，其主要特征在于步骤如下：1)神经网络设计；2)神经网络训练；3)网络有效性验证；4)神经网络数据处理；5)数据处理结果评估；6)数据处理结果显示，以及实施步骤中所使用或设计的单元包括：传感器、采集器、标校仪器、引入参数、输入处理、输出处理、神经网络、输出反处理、偏差计算、测发控软件。

一种采用神经网络的遥测数据处理方法，包括如下处理步骤：

1)神经网络设计，构建初始网络；

2)神经网络训练，利用训练样本学习、生成用于数据映射的网络；

3)网络有效性验证，由验证样本对网络的有效性进行验证；

4)神经网络数据处理，网络接收遥测数据，进行数据处理，输出结果；

5)数据处理结果评估，对数据处理的准确性进行评估；

6)数据处理结果显示，在测发控软件上显示评估结果、数据处理结果。

进一步的，所述步骤1还包括如下具体步骤：

11)所述神经网络的类型为BP前向型神经网络；

12)所述神经网络的结构为三层结构，分别为输入层、隐含层、输出层；

13)设置所述神经网络三层各层的变量和参量包括：输入向量、权值向量、实际输出向量、期望输出向量、学习速率、迭代次数，并初始化，赋给各变量和参量各一个较小的随机非零值；