[发明专利]一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法

说明书

本申请涉及空间飞行器控制技术领域，公开一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法，包括：获取多个训练样本和各训练样本分别对应的样本标签；各训练样本包括样本姿态控制参数数据；将带有样本标签的训练样本输入预设的神经网络进行训练，获得姿态控制系统极性故障模式识别模型。以能够通过姿态控制系统极性故障模式识别模型对姿态控制系统的各种极性故障模式进行识别。本申请还公开一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的装置及电子设备、存储介质，一种用于识别姿态控制系统极性故障模式的方法及装置、电子设备、存储介质。

技术领域

本申请涉及空间飞行器控制技术领域，具体地，涉及一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法。

背景技术

在航天发射中，尽管飞行前无论是运载火箭还是卫星均经过了充分的测试，然而因极性错误导致失利的故障却时有发生。运载火箭姿态控制系统发生极性错误，会造成姿态控制参数迅速发散，对飞行稳定性和控制精度产生较大影响。因此，亟需一种能够进行姿态控制系统极性故障模式识别的技术。

发明内容

本申请实施例中提供了一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法，以提供一种能够进行姿态控制系统极性故障模式识别的模型。本申请的第二个目的是提供一种利用上述构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法构建的姿态控制系统极性故障模式识别模型进行姿态控制系统极性故障模式识别。

为了达到上述目的，本申请提供如下技术方案：

本申请实施例提供的所述用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法，包括：获取多个训练样本；各所述训练样本包括样本姿态控制参数数据和样本标签；所述样本姿态控制参数数据用于对伺服机构进行控制；所述样本标签用于表征所述训练样本对应的极性故障模式；将带有所述样本标签的训练样本输入预设的神经网络进行训练，获得姿态控制系统极性故障模式识别模型。

为了达到上述第二个目的，本申请还提供了一种用于识别姿态控制系统极性故障模式的方法，包括：利用上述的用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法获得的姿态控制系统极性故障模式识别模型进行故障识别。

本申请实施例提供的所述用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的装置，包括：第一获取模块，被配置为获取多个训练样本和各所述训练样本分别对应的样本标签；各所述训练样本包括样本姿态控制参数数据；所述样本姿态控制参数数据用于表征在飞行器飞行过程中对姿态控制系统的伺服机构的控制量；所述样本标签用于表征所述训练样本对应的极性故障模式；第二获取模块，被配置为将带有所述样本标签的训练样本输入预设的神经网络进行训练，获得姿态控制系统极性故障模式识别模型。

本申请实施例提供的所述识别姿态控制系统极性故障模式的装置，包括：输入模块，被配置为获取第二预设时间段内的多个第二姿态控制参数数据；各所述第二姿态控制参数数据用于表征在飞行器飞行过程中对姿态控制系统的伺服机构的控制量；特征提取模块，被配置为利用所述姿态控制系统极性故障模式识别模型分别对各所述第二姿态控制参数数据进行特征提取，获得各所述第二姿态控制参数数据分别对应的第一参数特征；特征融合模块，被配置为利用所述姿态控制系统极性故障模式识别模型对各所述第一参数特征进行特征融合，获得第二参数特征；输出模块，被配置为利用所述姿态控制系统极性故障模式识别模型根据所述第二参数特征确定极性故障模式。

本申请实施例提供的所述电子设备包括第一处理器和存储有程序指令的第一存储器，所述第一处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法。

本申请实施例提供的所述电子设备包括第二处理器和存储有程序指令的第二存储器，所述第二处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于识别姿态控制系统极性故障模式的方法。

本申请实施例提供的所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述的用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法。