[发明专利]一种基于符号动力学的箭体结构状态异常检测方法

说明书

本发明提供了一种基于符号动力学的箭体结构状态异常检测方法，将遥测数据的周期特征作为箭体结构异常检测的特征量，适用于运载火箭飞行过程中的箭体结构异常检测。本发明针对箭体的遥测数据，传统的频率特征提取方法无法表征结构频率增加的现象，而本发明能够利用单变量提取频率变化特征。通过符合动力学方法提取遥测数据的周期特征来检测箭体结构状态的变化趋势，由对此周期特征的距离指标来确定箭体结构状态的变异程度，进而来进行有效的箭体结构状态异常检测，解决现有检测方法基于频率特征判断箭体模态参数变化规律不够准确的问题。

技术领域

本发明属于箭体结构状态检测技术领域，尤其涉及一种基于符号动力学的箭体结构状态异常检测方法。

背景技术

运载火箭是一种携带有效载荷至指定地点的飞行器，其飞行过程的力学环境恶劣，结构部件的异常容易导致发射任务失败，由于测点数量有限，导致运载火箭的故障归零存在困难，故障定位不清楚。运载火箭能将载荷送到指定地点，因而在空间试验、环境研究、卫星通信等研究领域得到广泛的应用。然而，由于释放有效载荷，运载火箭在飞行过程中会出现舱段分离、反推发动机、姿控发动机工作等现象，导致其质量特性和连接刚度特性的变化规律复杂，加上运载火箭可安装的传感器数量有限，导致运载火箭的箭体结构故障难以得检测与定位。有必要对其进行箭体结构异常检测方面的研究，能够判断运载火箭发生故障的时刻，检测运载火箭的箭体结构状态在飞行过程中出现的异常现象。

现有的运载火箭箭体结构异常检测方法较少，只是提取了火箭飞行过程的模态参数或者识别飞行过程的载荷。比如王亮(王亮,蔡毅鹏,朱辰,等.基于ARMA-NExT的飞行器工作模态辨识技术研究[J].导弹与航天运载技术,2017(1):18-21；)针对某飞行器的实际遥测数据，采用了ARMA-NExT混合模型分析遥测数据，预测模态频率随时间变化的规律。王洪波(王洪波,赵长见,廖选平,等.基于飞行工作模态分析的飞行器动载荷识别研究[J].动力学与控制学报,2017,15(2):178-183.)针对飞行遥测振动数据，采用ERA环境激励模态辨识方法对飞行器各时刻的模态(模态频率、模态振型)进行辨识，并进行动载荷识别。杜飞平(飞平,谭永华,陈建华,等.基于ARMA时序分析的液体火箭发动机模态参数辨识方法[J].火箭推进,2010,36(6):19-24.)在液体火箭发动机模态参数辨识领域，将基于时域识别的ARMA时序分析法应用到该领域，计算获得了较为精确的模态参数，并且还进行了液体火箭发动机结构非线性影响检测。但上述文献均未涉及使用运载火箭遥测数据，利用符号动力学方法进行的运载火箭结构状态监测的研究。

现有工程上广泛应用的运载火箭箭体结构异常检测手段通常以地面力学环境试验为主，利用振动试验平台给运载火箭加载飞行过程承受的模拟力学环境，同时测试运载火箭各分部件的工作性能，以此考核运载火箭各分部件的结构性能。但是，这种方法不能对飞行过程的运载火箭箭体结构异常进行有效及时的检测，只能检测较为严重的箭体结构损坏，不能很好的分析飞行过程中的箭体结构异常以及箭体异常所发生的时间段。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于符号动力学的箭体结构状态异常检测方法，将遥测数据的周期特征作为箭体结构异常检测的特征量，适用于运载火箭飞行过程中的箭体结构异常检测。

为实现上述目的，本发明的一种基于符号动力学的箭体结构状态异常检测方法，包括如下步骤：

步骤1，获取运载火箭在飞行过程中的遥测数据，对遥测数据进行数据分段，获得不同时间段遥测数据；

步骤2，针对各个时间段遥测数据，分别采用符号动力学方法对遥测数据的振动响应信息进行特征提取；

对于一个时间段遥测数据的特征提取，包括如下子步骤：

步骤2.1，根据运载火箭的箭体结构状态，设定符号动力学字符总数n；

步骤2.2，利用符号动力学算法对该时间段遥测数据的时间序列数据进行分割，划分出n个符号动力学状态；计算n个符号动力学状态之间的转移概率，组成马尔科夫矩阵；