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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供一种外太空服役电源系统性能退化评估方法，步骤为：数据采集：采集参考航天器在轨服役全周期内电源系统的遥测数据集及实际退化数据；模型训练：对采集数据进行预处理，将经过预处理后的数据集按照系统在物理结构上的分布进行排列构成矩阵，不断改变数据集的分布结构以及滑动窗口的大小来获得最接近实际退化数据的抽象结构提取器；退化评估：采集待评估电源系统的遥测数据集，并将其输入到训练好的基于亲和度矩阵分析的抽象结构提取器中，获得待评估电源系统在待检测状态下的性能退化程度；本申请能够帮助地面管理人员更加整体地、宏观地对卫星、空间站这类外太空长期服役设备的电源系统做出性能退化评估。

主权项：1.一种外太空服役电源系统性能退化评估方法，所述电源系统包括太阳电池阵子系统、蓄电池组子系统以及电源控制器子系统，其特征在于，具体步骤如下：1数据采集：采集历史数据库中与待评估航天器具有相同或近似电源系统结构航天器在轨服役全周期内电源系统多个时间节点的遥测数据集以及电源系统多个时间节点的实际退化数据；获得采集数据；2模型训练：对采集数据进行预处理，将经过预处理后的数据集按照子系统在物理结构上的分布进行排列构成矩阵，不断改变数据集的分布结构以及滑动窗口的大小来获得一个最接近实际退化数据的抽象结构提取器，并以此数据集的分布结构和滑动窗口尺寸作为目标设备电源系统抽象结构提取器的输入规格；3退化评估：采集待评估电源系统的遥测数据集，并将其输入到训练好的基于亲和矩阵分析的抽象结构提取器中，获得待评估电源系统在待检测状态下的性能退化程度；步骤1中遥测数据集包括太阳电池阵子系统的遥测数据集其中为太阳电池阵子系统中单个太阳能电池模块的遥测数据集以及蓄电池组子系统的遥测数据集其中为蓄电池组子系统中单个蓄电池模块的遥测数据集以及电源控制器子系统的遥测数据集其中为电源控制器子系统中单个电源控制模块的遥测数据集则采集数据中电源系统的遥测数据集为其中：p＝1,2,3，q＝i,j,k；步骤2模型训练的具体步骤为：2-1对采集数据进行预处理，将每一个时间点下预处理后数据按照子系统物理结构的分布进行排列，组成矩阵；2-2将步骤2-1中排列好的矩阵输入到抽象结构提取器中抽象结构提取器的初始滑动窗口尺寸为l×l，滑动步长为H；2-3取每个时间点对应矩阵的同一位置的窗口，计算该窗口内所有参数对之间的距离则对于窗口内l2个参数，计算后可得到l4个距离元素d，得到该窗口对应的亲和矩阵A；亲和矩阵A的尺寸为l2×l2，其中单个元素Am,n为：其中h为核宽度；2-4重复步骤2-3，计算所有时间点下该窗口对应的亲和矩阵，将不同时间点下该窗口的亲和矩阵与健康状态下该窗口的亲和矩阵做差，并取其矩阵范数，记为其中：T*为电源系统健康状态下的某一时间点，将该范数值分配给该窗口内所有参数；2-5依次执行步骤2-3—2-4，直至遍历矩阵中所有窗口，则每一个窗口对应可以计算得到一个亲和矩阵差的范数值，将此范数值对应分配给窗口内的每一个参数，则矩阵中的每一个参数均得到一个范数集；2-6计算每一个参数对应的范数集的数学期望，并将其记为电源系统整体结构在该参数点处的退化数据，并将所有的退化数据集成得出电源系统的预测退化数据；2-7将计算步骤2-6中所得的预测退化程度与当前时间点下的实际性能退化数据进行比对，获得预测误差；2-8改变矩阵中数据的分布结构以及滑动窗口的大小，重复执行步骤2-3—2-7，直至预测误差小于预设的预测误差最大值，停止迭代；2-9将步骤2-8中最小预测误差对应的数据分布结构和滑动窗口尺寸作为抽象结构提取器输入数据的输入规格，抽象结构提取器训练完成。

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