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申请/专利权人：南京理工大学;上海宇航系统工程研究所
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的贮箱燃料余量估计方法，首先收集数据并构建数据集，对数据集的数据进行预处理，并划分训练集和测试集，之后对预处理的数据进行基础特征提取，并基于该基础特征提取高阶时序数据；构建燃料余量估计模型，并对模型进行训练；最后基于训练后的燃料余量估计模型对燃料余量进行实时估计。本发明的方案对硬件传感器设备要求较低，只需要在贮箱内设置杆式液位计等设备，无需架设其他多种传感器，可以降低燃料余量估计系统的成本；同时本方案采用数据驱动的方法，训练目标简单，训练过程稳定，通过对数据和特征的分析，训练后获取的模型可覆盖更多燃料液面晃动内在规律和模式，对燃料余量的估计精度更高。
主权项：1.一种基于数据驱动的贮箱燃料余量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、收集数据并构建数据集；步骤2、对数据集的数据进行预处理，并划分训练集和测试集；步骤3、对预处理的数据进行基础特征提取，并基于该基础特征提取高阶时序数据；步骤4、构建燃料余量估计模型，并对模型进行训练；步骤5、基于训练后的燃料余量估计模型对燃料余量进行实时估计。
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百度查询： 南京理工大学 上海宇航系统工程研究所 一种基于数据驱动的贮箱燃料余量估计方法
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