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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明提供一种霍尔推力器推进剂余量控制方法及系统，涉及霍尔推力器技术领域，包括获取霍尔推力器的实时工作参数，将所述实时工作参数输入至预先训练的推力器工作状态识别模型中，识别出推力器的当前工作状态；若所述当前工作状态为正常工作状态，则根据预先建立的霍尔推力器推力模型，计算出推力器的实时推力值，将所述实时推力值、推力器温度和推力器振动频率输入至预先训练的推进剂消耗量预测模型中，预测出推力器单位时间的推进剂消耗量；计算出推力器的推进剂累计消耗总量，根据推力器推进剂储罐的推进剂装载总量，计算推力器当前的推进剂余量，当推进剂余量低于预设的动态阈值时向地面控制中心发送推进剂余量预警信息。

主权项：1.一种霍尔推力器推进剂余量控制方法，其特征在于，包括：获取霍尔推力器的实时工作参数，所述实时工作参数包括推力器工作电压、工作电流、工作时长、推力器温度和推力器振动频率，将所述实时工作参数输入至预先训练的推力器工作状态识别模型中，识别出推力器的当前工作状态；若所述当前工作状态为正常工作状态，则根据预先建立的霍尔推力器推力模型，计算出推力器的实时推力值，将所述实时推力值、推力器温度和推力器振动频率输入至预先训练的推进剂消耗量预测模型中，预测出推力器单位时间的推进剂消耗量；根据推力器的累计工作时长和单位时间的推进剂消耗量，计算出推力器的推进剂累计消耗总量，根据推力器推进剂储罐的推进剂装载总量，计算推力器当前的推进剂余量，当推进剂余量低于预设的动态阈值时向地面控制中心发送推进剂余量预警信息；将所述实时工作参数输入至预先训练的推力器工作状态识别模型中，识别出推力器的当前工作状态包括：获取推力器的实时工作参数序列，输入到特征提取器中，得到一组工作状态特征表示，将得到的工作状态特征表示输入到注意力层中，通过相似度计算得到表征不同时间步重要性的注意力权重；根据注意力权重，对各个时间步的隐藏状态进行加权求和，得到聚合特征向量，将聚合特征向量输入到工作状态分类器中，预测推力器的工作状态，得到表示不同状态可能性的概率分布；根据预先训练好的推力器工作状态识别模型，对获取的推力器实时工作参数序列进行工作状态识别，根据工作状态识别模型输出的概率分布，得到推力器当前所处的工作状态；训练推力器工作状态识别模型包括：引入样本权重参数、聚焦损失以及标签平滑因子，以预测概率分布和真实工作状态标签之间的损失函数为优化目标，通过最小化该损失函数，训练推力器工作状态识别模型；其中，损失函数的计算公式如下：；其中，L表示损失函数，N表示样本总数，C表示总的状态类别数，wi表示第i类样本的权重，ε表示标签平滑因子，yn，i表示第n个样本的真实标签，表示第n个样本预测为第i类状态的概率，γ表示聚焦损失；根据预先建立的霍尔推力器推力模型，计算出推力器的实时推力值包括：通过传感器和测量设备，实时采集霍尔推力器的关键工作参数并进行预处理，得到预处理后的关键工作参数，其中霍尔推力器的关键工作参数包括，放电电压、放电电流、磁场强度、工作气体质量流率以及工作气体种类；利用预先建立的物理模型，计算等离子体射流的平均速度，将预处理后的实时工作参数以及等离子体射流的平均速度输入预先建立的霍尔推力器推力模型；分别引入电磁推力经验修正因子和动量推力经验修正因子，计算得到电磁推力值和动量推力值，结合电磁推力值和动量推力值，计算霍尔推力器的实时推力值；其中，计算霍尔推力器的实时推力值的公式如下：；其中，ST表示实时推力值，α表示电磁推力经验修正因子，Id表示放电电流，mi表示工作气体种类，Ud表示放电电压，β表示动量推力经验修正因子，表示工作气体质量流率，Eθ表示电场在阳极平面的周向分量，e表示电荷量，B表示磁场强度；将所述实时推力值、推力器温度和推力器振动频率输入至预先训练的推进剂消耗量预测模型中，预测出推力器单位时间的推进剂消耗量包括：对获取到的实时推力值、推力器温度和推力器振动频率进行预处理，得到预处理后的推力值、推力器温度和推力器振动频率数据；从预处理后的推力、温度和振动频率数据中，提取推力器关键特征，得到推力均值、推力变化率、温度梯度、振动频率谱以及不同特征之间的非线性组合和交互项，并构成推力器特征向量；将推力器特征向量输入预先训练好的推进剂消耗量预测模型，通过模型的前向计算，得到推力器单位时间的推进剂消耗量；推进剂消耗量预测模型的训练包括：获取推力器历史工作参数的时间序列数据作为推进剂消耗量预测模型输入层，在LSTM层的输出上应用注意力机制，计算当前时刻隐藏状态与各时刻隐藏状态的相似度得分计算公式如下：；其中，eti表示当前时刻隐藏状态与各时刻隐藏状态的相似度得分，Wti表示当前时刻隐藏状态与各时刻隐藏状态的权重参数，be表示计算相似度得分的偏置，ht表示当前时刻的隐藏状态，hi表示第i个时刻的隐藏状态；对得到的相似度得分进行归一化处理，得到注意力权重，计算公式如下：；其中，αti表示注意力权重，T表示时间序列的长度，etj表示第t个时刻的隐藏状态ht与第j个时刻的隐藏状态hj之间的相似度得分；根据注意力权重对LSTM层的输出进行加权求和，得到注意力上下文向量，计算公式如下：；将注意力上下文向量与当前时刻的隐藏状态拼接，作为全连接层的输入向量，输入向量的表示如下：；其中，Wc表示注意力上下文向量与当前时刻的隐藏状态的权重参数，bc表示全连接层的输入向量的偏置；通过全连接层将输入向量映射到预测推进剂消耗量所需的维度，最终得到推进剂消耗量的预测结果。

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